Series de tiempo y Random Forest Regression en el periodo 2015 - 2019 modelamiento de la temperatura en Bogotá

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dc.contributor.advisorLopez Moreno, Edgar Javier
dc.contributor.authorFonseca Garzón, Jhon Alexander
dc.creator.emailjafonsecag@libertadores.edu.cospa
dc.date.accessioned2021-04-20T01:09:41Z
dc.date.available2021-04-20T01:09:41Z
dc.date.created2020
dc.descriptionEn este documento presentamos un análisis predictivo de la temperatura con datos capturados por la Red de Monitoreo de Calidad del Aire de Bogotá, utilizando técnicas estadísticas y de machine learning, con la aplicación de estas técnicas y de otras técnicas descriptivas han demostrado las interacciones históricas y futuras que tienen las variables meteorológicas, material particulado, gases de efecto invernadero y contaminantes, con la temperatura. Nuestros resultados demuestran como estas relaciones se dan a lo largo del tiempo y el poder predictivo que tienen, además del uso de algoritmos no supervisados para determinar similitudes en las series de tiempo, análisis estadísticos para determinar los impactos que tiene la temperatura con relación a las demás variables. Nuestros resultados presentan una visión diferente ante el entendimiento del clima, sus interacciones y la problemática medioambiental y la calidad del aire en la ciudad de Bogotá. (apartes del texto)spa
dc.description.abstractIn this document we present a predictive analysis of temperature with data captured by the Bogotá Air Quality Monitoring Network, using statistical and machine learning techniques. The application of these techniques and other descriptive techniques have demonstrated the historical and future interactions that meteorological variables, particulate matter, greenhouse gases and pollutants have with temperature. Our results show how these relationships occur over time and the predictive power they have, in addition to the use of unsupervised algorithms to determine similarities in time series, statistical analysis to determine the impacts that temperature has in relation to other variables. Our results present a different view of the understanding of climate, its interactions and the environmental problems and air quality in the city of Bogotá.spa
dc.description.sponsorshipFundación Universitaria Los Libertadoresspa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/3577
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembAnálisis de series de tiempospa
dc.subject.lembModelos de Box-Jenkinsspa
dc.subject.lembAnálisis de regresiónspa
dc.subject.lembEstadística matemáticaspa
dc.subject.proposalControl estadísticospa
dc.subject.proposalCalidad del airespa
dc.subject.proposalAnálisis predictivospa
dc.subject.proposalVariables meteorológicasspa
dc.subject.proposalEstadística aplicadaspa
dc.titleSeries de tiempo y Random Forest Regression en el periodo 2015 - 2019 modelamiento de la temperatura en Bogotáspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
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