1409-2433 1409-2433 S1409-24332013000100005 Argentina Argentina 00 01 2013 00 01 2013 20 1 61 78

El uso de perceptrones  multicapa  para la modelización estadística  de series de tiempo no lineales de so2, en Salta Capital, Argentina

The  use of multilayer  perceptrons  for statistical  modeling so2  non linear time  series in Salta  Capital,  Argentina

Haydeé Elena Musso*+, Orlando José Ávila Blas+*
 
*Dirección para correspondencia
Resumen
 
En  este  trabajo  se  realizó un  estudio  estadístico  de  variables  físico químicas asociadas  al fenómeno de contaminación ambiental, en particular concentración media  mensual  de SO2 , medidas  en la ciudad Salta Capital, Argentina, simultáneamente a concentraciones de NO2 y O3 . Las series bajo estudio presentaban comportamientos dinámicos no lineales, datos atípicos y cambios estructurales, lo que hizo imposible modelarlas  con tipologías econométricas tradiciones (AR, MA, ARMA, ARIMA, entre otras).  Una solución eficiente que se encontró,  hace  uso  de  la  teoría de  los perceptrones  multicapa. Mediante el modelo estructural de series de tiempo, esta solución se presenta como un proceso matemático iterativo que permite obtener un  modelado  final el cual  tiene una  muy  alta confiabilidad  (95%), para  realizar  pronoósticos a  futuro sobre  el comportamiento de  la variable  estudiada. ]]>
Palabras clave: series de tiempo, modelización, perceptrones multicapa, contaminación ambiental, dióxido de azufre, muestreo pasivo

Abstract

In  this paper a statistical study of phisical-chemistry variables connected with enviroment pollution, specifically SO2 monthly average concentration, measured in Salta Capital city, Argentina, together  with  NO2  and  O3  concentrations,  was made.  Time  series under study shown non linear dinamic behaviour, outliers and structural changes. Due to these it was impossible to use typical econometric  typologies (AR,  MA, ARMA,  ARIMA,  among  others).   An effective solution which uses multistep perceptrons theory was found. By using structural time series modelling, this solution is presented by an iterative mathematical process that  allows us to obtain  a final  model  with  a  high  confidence  level  (95%)  in  order  to do  the forecasting step on the studied variable.

Keywords: time series, modelling,  multistep perceptrons,  air pollution, sulfure dioxide, passive sampling.

Mathematics Subject Classification: 62M10, 62M20, 93E11
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*Correspondencia a:
Haydeé Elena Musso. Departamento de Química, Facultad de Ciencias  Exactas, Universidad Nacional  de Salta, Avenida  Bolivia  5150, 4400 Salta, Argentina.  E-Mail:  hmusso@ciunsa.edu.ar, haydeemusso@gmail.com
Orlando Jos  Ávila Blas. Departamento de Matemática, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de Salta, Avenida  Bolivia  5150, 4400 Salta, Argentina.  E-Mail:  oblas@unsa.edu.ar, ojblas2012@gmail.com
* Departamento de Química, Facultad de Ciencias  Exactas, Universidad Nacional  de Salta, Avenida  Bolivia  5150, 4400 Salta, Argentina.  E-Mail:  hmusso@ciunsa.edu.ar, haydeemusso@gmail.com
+ Departamento de Matemática, Facultad de Ciencias Exactas, Universidad Nacional de Salta, Avenida  Bolivia  5150, 4400 Salta, Argentina.  E-Mail:  oblas@unsa.edu.ar, ojblas2012@gmail.com
Received: 27/May/2009; Revised: 30/Apr/2011; Accepted:  20/Nov/2011
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