Comparative analysis of machine learning techniques for forecasting weather: a case study

• Jorge Díaz Ramírez ^[1] ; Ximena Badilla Torrico ^[1] ; Fabian Santiago Muñoz ^[1] ; Miguel Pinto Bernabé ^[1] ; Ernie Quenaya Quenaya ^[1]
  1. [1] Universidad de Tarapacá

     Universidad de Tarapacá

     Arica, Chile

     
• Localización: Interciencia: Revista de ciencia y tecnología de América, ISSN 0378-1844, Vol. 49, Nº. 5, 2024, págs. 305-313
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análise comparativa de técnicas de aprendizado de máquina para previsão do tempo: um estudo de caso
  • Análisis comparativo de técnicas de aprendizaje automático para la previsión meteorológica: estudio de un caso práctico
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• Resumen
  • español

    El cambio climático es una realidad en el mundo; por lo tanto, estudiar este fenómeno basándose en su relación con los parámetros meteorológicos es el primer paso para tomar decisiones informadas. Con esto en mente, el objetivo de este trabajo consistió en realizar un análisis comparativo de técnicas de aprendizaje automático utilizadas en la predicción del tiempo para evaluar su precisión en la predicción meteorológica en una zona localizada, Iquique. La metodología utilizada fue exploratoria, y el diseño fue experimental basado en el Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD). La red Transformer y Arima en horizontes distantes mostraron un mejor rendimiento, indicando que las técnicas de Aprendizaje Automático, en particular el Aprendizaje Profundo, pueden contribuir y complementar las técnicas clásicas de predicción del tiempo. Comprender la contribución de técnicas clásicas como el Aprendizaje Automático en la predicción climática abre un abanico de posibilidades para ser investigadas más a fondo.

  • português

    A mudança climática é uma realidade no mundo; portanto, estudar este fenômeno com base em sua relação com os parâmetros meteorológicos é o primeiro passo para tomar decisões informadas. Com isso em mente, o objetivo deste trabalho foi realizar uma análise comparativa das técnicas de aprendizado de máquina utilizadas na previsão do tempo para avaliar sua precisão na previsão do tempo em uma área localizada, Iquique. A metodologia utilizada foi exploratória, e o desenho foi experimental baseado na Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD). A rede Transformer e Arima em horizontes distantes apresentaram melhor desempenho, indicando que as técnicas de Aprendizado de Máquina, particularmente o Aprendizado Profundo, podem contribuir e complementar as técnicas clássicas de previsão do tempo. Entender a contribuição de técnicas clássicas como o Aprendizado de Máquina na previsão climática abre uma gama de possibilidades para serem investigadas mais a fundo.

  • English

    Climate change is here and is a reality in the world; therefore, studying this phenomenon based on its relationship with meteorological parameters is the first step to making informed decisions. With this in mind, the objective of this work was to conduct a comparative analysis of machine learning techniques used in weather forecasting to evaluate their accuracy in weather forecasting in a localized area, Iquique. The methodology used was exploratory, and the design was experimental based on Knowledge Discovery in Databases (KDD). The Transformer network and Arima in distant horizons gave better performance, indicating that Machine Learning techniques, particularly Deep Learning, can contribute to and complement classic weather forecasting techniques. Understanding the contribution of classic techniques such as Machine Learning in climate forecasting opens a range of possibilities to be further investigated.