Evaluación de producción de energía renovable utilizando tres modelos autorregresivos - Andrade Flores, Karol Mishell (2023)
La predicción y análisis de fenómenos climáticos es de vital importancia en la meteorología para entender y anticipar cambios climáticos a lo largo del tiempo. En este contexto, los modelos autorregresivos AR, de media móvil MA, autorregresivos de media móvil ARMA, autorregresivos de media móvil con integración ARIMA y estacionales autorregresivos de media móvil SARIMA han demostrado ser herramientas eficaces y versátiles para el estudio de series temporales climáticas. Estos modelos se fundamentan en la relación entre una observación actual y sus observaciones pasadas, lo que permite capturar patrones temporales y realizar pronósticos precisos sobre variables climáticas como la temperatura, la precipitación y la velocidad del viento, entre otras. En el presente artículo, se investiga la aplicabilidad y eficiencia de los modelos autorregresivos AR, MA, ARMA, ARIMA y SARIMAen el ámbito de la meteorología. Al analizar estos conjuntos de datos, se busca evaluar cómo cada modelo se ajusta y pronostica con precisión los cambios climáticos, con un enfoque particular en el impacto de la temperatura, la radiancia y la velocidad del viento en los patrones climáticos