Predicción Meteorológica · Se utilizaran los datos obtenidos en el aeropuerto de barajas entre 1996 y 2004, obtenidos de wunderground.com. Tratamiento de datos Atributos METAR

PredicciónPredicciónMeteorológicaMeteorológica

Autores:Autores:Jaime Mayor BerzalJaime Mayor Berzal

Roberto Díaz MoralesRoberto Díaz Morales

ÍndiceÍndice

�� IntroducciónIntroducción�� Tratamiento de datosTratamiento de datos�� PrediccionesPredicciones�� Cuadro con erroresCuadro con errores�� ConclusionesConclusiones�� Código para traducir el código METARCódigo para traducir el código METAR

IntroducciónIntroducción�� Objetivo:Objetivo:�� Predecir la temperatura una hora despuésPredecir la temperatura una hora después�� Predecir la temperatura a 24 horasPredecir la temperatura a 24 horas�� Predecir condicionesPredecir condiciones

Se aplicarán diversos utilidades que nos proporcionaSe aplicarán diversos utilidades que nos proporciona wekawekacon este fin.con este fin.

Se utilizaran los datos obtenidos en el aeropuerto deSe utilizaran los datos obtenidos en el aeropuerto debarajas entre 1996 y 2004, obtenidos debarajas entre 1996 y 2004, obtenidos de

wunderground.comwunderground.com

Tratamiento de datosTratamiento de datos�� Atributos METARAtributos METAR�� HoraCETHoraCET�� Temperatura (gradosTemperatura (grados FarenheitFarenheit))�� Punto de rocío (gradosPunto de rocío (grados FarenheitFarenheit))�� HumedadHumedad�� Presión (pulgadas)Presión (pulgadas)�� VisibilidadVisibilidad�� Dirección del vientoDirección del viento�� Velocidad del viento (millas porVelocidad del viento (millas por

hora)hora)�� Velocidad de ráfagas de vientoVelocidad de ráfagas de viento

(millas por hora)(millas por hora)�� PrecipitaciónPrecipitación�� EventosEventos

�� CondicionesCondiciones

�� Variables escogidas:Variables escogidas:�� HoraCETHoraCET�� TemperaturaTemperatura�� Punto de rocíoPunto de rocío�� HumedadHumedad�� PresiónPresión�� VisibilidadVisibilidad�� Dirección del vientoDirección del viento�� Velocidad del vientoVelocidad del viento�� Velocidad ráfagas de vientoVelocidad ráfagas de viento�� HechosHechos�� Condiciones actualesCondiciones actuales�� Temperatura hora antesTemperatura hora antes�� Temperatura día antesTemperatura día antes�� Condiciones día antesCondiciones día antes

Tratamiento del DíaTratamiento del Día�� El formato de mes y día del mes se ha pasadoEl formato de mes y día del mes se ha pasado

a día del año, un entero entre 1 y 366:a día del año, un entero entre 1 y 366:

Tratamiento de la horaTratamiento de la hora

�� La hora aparecía en formato de 1 a 12 AM oLa hora aparecía en formato de 1 a 12 AM oPM, lo hemos pasado a un número real de 1PM, lo hemos pasado a un número real de 1a 24:a 24:

Tratamiento de las temperaturasTratamiento de las temperaturas�� Las temperaturas y el nivel de rocío vienen dados en gradosLas temperaturas y el nivel de rocío vienen dados en grados

FarenheitFarenheit, se han eliminado datos que debían ser erróneos (por, se han eliminado datos que debían ser erróneos (porejemplo temperaturas de más de 60º centígrados)ejemplo temperaturas de más de 60º centígrados)

Tratamiento de la presión yTratamiento de la presión yvelocidad del vientovelocidad del viento

�� La presión viene dada enLa presión viene dada enpulgadas (1 atmósfera = 29,92pulgadas (1 atmósfera = 29,92pulgadas), hemos eliminadopulgadas), hemos eliminadolas que no se encuentran enlas que no se encuentran entorno a una atmósfera:torno a una atmósfera:

�� En cuanto a velocidad delEn cuanto a velocidad delviento que viene en millas porviento que viene en millas porhora hemos eliminado las quehora hemos eliminado las queson superiores a 125son superiores a 125 KmKm/h:/h:

Tratamiento de la dirección delTratamiento de la dirección delviento y las condiciones:viento y las condiciones:

�� La dirección del viento que venía enLa dirección del viento que venía enpuntos cardinales (puntos cardinales (N,NNO,NO,ONON,NNO,NO,ONO, …)la, …)lahemos pasado a grados (0ºhemos pasado a grados (0º--360º).360º).

�� Las condiciones atmosféricas, que eranLas condiciones atmosféricas, que eranmás de 40 las hemos agrupado en 10más de 40 las hemos agrupado en 10(Despejado, Nublado, Lluvia, Tormenta,(Despejado, Nublado, Lluvia, Tormenta,Granizo, Bruma, Humo, Nieve, Niebla yGranizo, Bruma, Humo, Nieve, Niebla yNubes de Polvo).Nubes de Polvo).

Tratamiento de datosTratamiento de datos

�� Tres variables para evaluar, una en cadaTres variables para evaluar, una en cadapredicciónpredicción

�� Temperatura en 1 horaTemperatura en 1 hora�� Temperatura en 24 horaTemperatura en 24 hora�� Condiciones en 24 horasCondiciones en 24 horas

Selección de atributosSelección de atributos

�� Predicción 24 horasPredicción 24 horas

1.1. DiaDia2.2. HumedadHumedad3.3. PresionInPresionIn4.4. Visibilidad_MPHVisibilidad_MPH5.5. Velocidad_vientoMPHVelocidad_vientoMPH6.6. ConditionsConditions7.7. TemperaturaF1HAntesTemperaturaF1HAntes8.8. Conditions1DAntesConditions1DAntes

�� Predicción 1 y 24Predicción 1 y 24horashoras

SSóólo temperatura actuallo temperatura actual

Predicción de condicionesPredicción de condiciones



Predicción de temperaturasPredicción de temperaturas

�� Funciones:Funciones:�� Las funciones nos han dado buenos resultados, seLas funciones nos han dado buenos resultados, se

basan en regresiones lineales y redes de neuronas:basan en regresiones lineales y redes de neuronas:

5,80%5,80%3,42 K3,42 K2,72%2,72%1,61 K1,61 KLinearLinearRegressionRegression

5,87 %5,87 %3,46 K3,46 K2,74 %2,74 %1,7 K1,7 KMultilayerMultilayerPerceptronPerceptron

5,85%5,85%3,45 K3,45 K2,72%2,72%1,62 K1,62 KLeastMedSqLeastMedSq

Media deMedia de|Error|Error//Treal|Treal|

Media deMedia de|Error||Error|



FunciónFunción

Predicción 24 horasPredicción 24 horasPredicción 1 horaPredicción 1 hora


�� LazyLazy::�� Estas funciones se basan en los métodos del vecinoEstas funciones se basan en los métodos del vecino

más próximo:más próximo:

11,99 %11,99 %7,11 K7,11 K11,64%11,64%6,89 K6,89 KLWLLWL

7,69%7,69%4,53 K4,53 K6,23%6,23%3,67 K3,67 KIBK(k=67IBK(k=67))

7,43 %7,43 %4,28 K4,28 K3,69 %3,69 %2,2 K2,2 KKStarKStar

13,68%13,68%7,88 K7,88 K13,93%13,93%8,24 K8,24 KIB1IB1





FunciónFunción


Predicción de temperaturasPredicción de temperaturas�� Meta:Meta:

�� Métodos que dependen de un clasificador, dependiendo delMétodos que dependen de un clasificador, dependiendo delclasificador se obtendrán buenos o malos resultados:clasificador se obtendrán buenos o malos resultados:

22,06%22,06%13,02 K13,02 K21,71%21,71%12,8 K12,8 KFilteredFiltered ClasifierClasifier

5,40 %5,40 %3,18 K3,18 K2,33%2,33%1,357 K1,357 KBaggingBagging

22,06%22,06%13,02 K13,02 K21,71%21,71%12,8 K12,8 KAttribAttrib SelectSelectClasClas

7,34%7,34%4,33 K4,33 K5,84%5,84%3,45 K3,45 KAdditiveAdditiveRegresionRegresion



Media|ErrorMedia|Error//TreTreal|al|


FunciónFunción



22,06%22,06%13,02 K13,02 K21,71%21,71%12,8 K12,8 KVoteVote

22,06%22,06%13,02 K13,02 K21,71%21,71%12,8 K12,8 KCVParamSeleCVParamSelectionction

6,95 %6,95 %4,10 K4,10 K3,80 %3,80 %2,24 K2,24 KRegresionRegresion bybyDiscretizationDiscretization

22,06%22,06%13,02 K13,02 K21,71%21,71%12,8 K12,8 KStakingStaking

22,06%22,06%13,02 K13,02 K21,71%21,71%12,8 K12,8 KMultiSchemeMultiScheme





FunciónFunción



�� TreesTrees::�� Consisten en árboles en cuyos nodos se vanConsisten en árboles en cuyos nodos se van

tomando decisiones de clasificación:tomando decisiones de clasificación:

5,96 %5,96 %3,51 K3,51 K2,55 %2,55 %1,50 K1,50 KREPREP TreeTree

5,79 %5,79 %3,41 K3,41 K2,33 %2,33 %1,37 K1,37 KM5PM5P

13,09 %13,09 %7,72 K7,72 K12,51 %12,51 %7,38 K7,38 KDecisionDecisionStumpStump





FunciónFunción


Predicción de temperaturasPredicción de temperaturas�� Como ejemplo de árbol podemos ver el que mejorComo ejemplo de árbol podemos ver el que mejor

resultado nos ha dado, el M5P, que para 24 horas es elresultado nos ha dado, el M5P, que para 24 horas es elsiguiente:siguiente:

Predicción de temperaturasPredicción de temperaturas�� Rules:Rules:

6,43 %6,43 %3,79 K3,79 K3,64 %3,64 %2,14 K2,14 KDecisionDecisionTableTable

12,90 %12,90 %7,61 K7,61 K12,51 %12,51 %7,38 K7,38 KConjunctiveConjunctiverulerule

5,75 %5,75 %3,38 K3,38 K2,31 %2,31 %1,36 K1,36 KM5 RulesM5 Rules

22,06%22,06%13,02 K13,02 K21,71%21,71%12,8 K12,8 KZeroRZeroR





FunciónFunción


Cuadro con errores enCuadro con errores encondicionescondiciones

Cuadro con errores enCuadro con errores entemperaturastemperaturas

ConclusionesConclusiones�� El error de predecir las condiciones del día siguiente no esEl error de predecir las condiciones del día siguiente no es

demasiado buenodemasiado bueno..�� Una conclusión clara => solución más simple es la mejor.Una conclusión clara => solución más simple es la mejor.�� Estimar temperaturas => el error es menor al predecir unaEstimar temperaturas => el error es menor al predecir una

temperatura de dentro de una hora que una temperaturatemperatura de dentro de una hora que una temperaturadel día siguientedel día siguiente

�� No es lo mismo predecir condiciones que predecirNo es lo mismo predecir condiciones que predecirtemperaturas. Discreta y Continua.temperaturas. Discreta y Continua.

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