Resumen

La calidad de la predicción puntual está estrechamente relacionada con el modelo que explica la dinámica del proceso observado. A veces, el modelo se puede obtener mediante ecuaciones algebraicas simples, pero en la mayoría de los sistemas físicos, la realidad relevante es demasiado difícil de modelar con ecuaciones diferenciales o de diferencia ordinarias simples. Este es el caso de sistemas con comportamiento no lineal o no estacionario que requieren modelos más complejos. El problema de series temporales discretas, obtenido mediante el muestreo de la radiación solar, puede enmarcarse en este tipo de situación. Al observar los datos recopilados, es posible distinguir múltiples regímenes. Además, debido a perturbaciones atmosféricas como nubes, la estructura temporal entre muestras es compleja y se describe mejor con modelos no lineales. Este artículo informa sobre la predicción de la radiación solar utilizando un modelo híbrido que combina el paradigma de regresión de vectores de soporte y cadenas de Markov. El rendimiento del modelo híbrido se compara con el obtenido

• Materias:Diagnóstico de fallas Automatización de programas Programador de colas Modelo de descomposición Agentes de fusión
• Subjects:Fault diagnosis Program automation Queue scheduler Decomposition model Fusion Agents
• Palabras claves:Calidad de predicción; Modelo; Comportamiento no lineal; Series de tiempo discretas; Radiación solar; Modelo híbrido
• Keywords:Prediction quality; Model; Nonlinear behavior; Discrete time-series; Solar radiation; Hybrid model