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Estimation of Secondary Meteorological Parameters Using Mining Data Techniques Estimación de parámetros meteorológicos secundarios utilizando técnicas de Minería de Datos

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Author(s): Rosabel Zerquera Díaz | Ayleen Morales Montejo | Gil Cruz Lemus | Alejandro Rosete Suárez

Journal: Revista Cubana de Ingeniería
ISSN 2223-1781

Volume: 1;
Issue: 3;
Start page: 61;
Date: 2011;
Original page

Keywords: meteorología | estimación | parámetros meteorógicos secundarios | minería de datos | redes neuronales

ABSTRACT
This work develops a process of Knowledge Discovery in Databases (KDD) at the Higher Polytechnic Institute José Antonio Echeverría for the group of Environmental Research in collaboration with the Center of Information Management and Energy Development (CUBAENERGÍA) in order to obtain a data model to estimate the behavior of secondary weather parameters from surface data. It describes some aspects of Data Mining and its application in the meteorological environment, also selects and describes the CRISP-DM methodology and data analysis tool WEKA. Tasks used: attribute selection and regression, technique: neural network of multilayer perceptron type and algorithms: CfsSubsetEval, BestFirst and MultilayerPerceptron. Estimation models are obtained for secondary meteorological parameters: height of convective mixed layer, height of mechanical mixed layer and convective velocity scale, necessary for the study of patterns of dispersion of pollutants in Cujae's area. The results set a precedent for future research and for the continuity of this in its first stage.El presente trabajo desarrolla un proceso de descubrir conocimiento en bases de datos (Knowledge Discovery in DataBases, KDD por su siglas en inglés) en el grupo de Medio Ambiente, del Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría y en colaboración con el Centro de Gestión de la Información y Desarrollo de la Energía (Cubaenergía) con el objetivo de obtener un modelo de datos para estimar el comportamiento de los parámetros meteorológicos secundarios a partir de datos de superficie. Se detallan algunos aspectos relacionados con la minería de datos y su aplicación en el entorno meteorológico; además, se seleccionan y describen la metodología CRISP-DM y la herramienta de análisis de datos WEKA. Se utilizan las tareas de selección de atributos y de regresión, la técnica de redes neuronales de tipo perceptrón multicapas y los algoritmos CfsSubsetEval, BestFirst y MultilayerPerceptron. Se obtienen modelos de estimación para los parámetros meteorológicos secundarios: altura de la capa de mezcla convectiva, altura de la capa de mezcla mecánica y velocidad convectiva de escala, necesarios para el estudio de los modelos de dispersión de contaminantes en la zona de la Cujae. Los resultados obtenidos constituyen un precedente para futuras investigaciones, así como para la continuidad de esta en su primera etapa.
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