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

Musso, Haydeé Elena; Ávila Blas, Orlando José

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Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones

versão impressa ISSN 1409-2433

Rev. Mat vol.20 no.1 San José Jan. 2013

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 NO₂y 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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Referencias

[1] OMS (2000) Guidelines for Air Quality (WHO/SDE/OEH/00.02).         [ Links ]

[2] UNEP-WHO (Ed.) (1994) Passive and Active Sampling Methodologies for Measurement of Air Quality. GEMS/AIR Methodologym Review Handbook Series. Vol. 4, Nairobi.         [ Links ]

[3] Palmes, E.D.; Gunnison, A.F.; Di Mattio, J.; Tomczyk, C. (1976) “Personal samplers for nitrogen dioxide”, American Industrial Hygiene Association Journal 37: 570–577.         [ Links ]

[4] Palmes,   E.D.; Tomczyk, C. (1979) “Personal sampler for NO_x ´´, American Industrial Hygiene Association Journal 40: 588–591.         [ Links ]

[5] Gair, A.J.; Penkett, S.A.; Oyoloa, P. (1991) “Development of a simple passive technique for the determination of nitrogen dioxide in remote continental locations”, Atmospheric   Environment 25A(9): 1927–1939.         [ Links ]

[6] Ávila Blas, O.J. (1997) “Análisis espectral de series de temperatura de superficie”, Revista FACENA, Univ. Nac. Nordeste, 13: 79–99.         [ Links ]

[7] Abril, J.C. (1999) Análisis Estadístico de Series de Tiempo Basado en Modelos de Espacio de Estado. EUDEBA, Buenos Aires.         [ Links ]

[8] Aguiar, R.; Collares Pereira,   M. (1992) “Tag:   a time dependent, autorregressive, Gaussian model for generating synthetic hourly radiation”, Solar Energy 49(3): 167–174.         [ Links ]

[9] Harvey, A.C.; Shepard,   N. (1993) Structural Time Series Models. Handbook of Statistics, Elsevier, Vol. 11: 261–302.         [ Links ]

[10] Koopman, S.J. (s.f.) STAMP 5.0, Structural Time Series Analyser, Modeller and Predictor.         [ Links ]

[11] Ávila Blas, O.J. (2001) Análisis Estadístico de Series Climatológicas para su Uso en Simulación de Edificios Solares. Tesis Doctoral en Ciencias, Departamento de Matemática, Universidad   Nacional de Salta.         [ Links ]

[12] Ávila Blas, O.J.; Lesino Garrido, G. (1987) “Tratamiento estadístico de datos meteorológicos del NOA para su uso en simulación”, Actas ASADES, Buenos Aires.         [ Links ]

[13] Ávila Blas, O.J.; Abril, J.C.; Lesino Garrido, G. (1999) “Análisis estadístico estructural de series de radiación diaria”, Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente 3(2): 11.17–11.20.         [ Links ]

[14] Ávila Blas, O.J.; Abril, J.C.; Lesino Garrido, G. (2000) “Radiación y temperatura diarias : un modelo de correlación estructural”, Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente 4(2): 11.31–11.36.         [ Links ]

[15] Ávila Blas, O.J.; Grossi, Gallegos, H. (2002) “Modelos estadísticos estructurales de series de irradiación solar global diaria para Córdoba, Marcos Juárez y Paraná”, Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente 6(2); 11.07–11.11.         [ Links ]

[16] Ávila Blas, O.; Musso, H.; Ávila, G.; Boemo, A:; Farfán, R. (2003) “Evaluación de concentración de dióxido de nitrógeno en Salta Capital: un análisis estadístico estructural”, Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente 7(1): 01.17–01.22.         [ Links ]

[17] Ávila Blas, O.; Musso, H.; Ávila, G. (2004) “Concentración de dióxido de nitrógeno en Salta Capital: análisis estadístico para validar modelos estructurales previos”, Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente 8(2): 01.05–05.06.         [ Links ]

[18] Ávila, G.; Ávila Blas, O.J.; Musso, H. (2007) “Modelado estructural de una serie de valores medios de ozono en Salta Capital”, en II Congreso Iberoamericano, IV Congreso Argentino de Química Analítica, 27–30 Agosto de 2007, Asociación Argentina de Químicos Analíticos, Buenos Aires.         [ Links ]

[19] Ávila Blas, O.; Musso, H. (2008) “Independencia estadística de sitios de muestreo de SO2 en el Centro de la Ciudad de Salta”, en: XXVII Congreso Argentino de Química, Tucumán, 17–19 de septiembre.         [ Links ]

*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