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Análisis de mixturas gaussianas de parámetros meteorológicos básicos: Temperatura y humedad relativa

dc.creatorAbdalah-Hernández, Mariela
dc.creatorRodríguez-Yáñez, Javier
dc.creatorAlvarado-González, Daniel
dc.date2020-03-27
dc.date.accessioned2020-09-25T23:12:48Z
dc.date.available2020-09-25T23:12:48Z
dc.identifierhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5068
dc.identifier10.18845/tm.v33i5.5068
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2238/12062
dc.descriptionGaussian mixture modelling was applied to describe the annual distribution of two important meteorological variables, temperature and relative humidity, inside the Costa Rican Central Valley from 2010 to 2017. A fixed number of components of Gaussian mixtures were used to fit data to a general mixture curve that represented data behavior throughout the year, this was performed through specific functions of Scikit-learn and SciPy libraries of Python language. Low values of approximation error were obtained when modelling temperature data and the relationship between its distribution and hourly variability was observed, finding high values around noon. For relative humidity, the Gaussian mixture model presented issues when fitting values greater than 90 %, as a result of this variable saturation limit at 100 %. The relationship with time was not clearly determined due to the many mixture components used to model, but a tendency of low values between the late morning and early afternoon was visualized. Iterative minimization of the error was considered as a future approach to achieve a better fit with Gaussian mixtures of these and other meteorological variables.en-US
dc.descriptionSe aplicó el modelado por mixturas gaussianas para describir la distribución anual de dos variables meteorológicas importantes, temperatura y humedad relativa, dentro del Valle Central de Costa Rica desde el 2010 hasta el 2017. Se utilizó un número fijo de componentes gaussianas para ajustar los datos a una curva de mixtura general que representara el comportamiento durante todo el año, esto se realizó a través de funciones específicas de las bibliotecas Scikit-learn y SciPy del lenguaje Python. Al modelar los datos de temperatura se obtuvieron valores bajos del error de aproximación y se observó una relación entre su distribución y la variabilidad horaria, estableciendo altas temperaturas alrededor del mediodía. Para la humedad relativa, el modelo de mixturas gaussianas presentó problemas en el ajuste de valores mayores al 90 %, como resultado del límite de saturación de esta variable en el 100 %. La relación respecto al tiempo no fue claramente determinada debido a la cantidad de componentes de la mixtura usadas para modelar la humedad relativa, pero se apreció una tendencia de valores bajos entre el final de la mañana e inicios de la tarde. La minimización iterativa del error fue considerada como una aproximación futura para alcanzar un mejor ajuste con mixturas gaussianas para estas y otras variables meteorológicas.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherEditorial Tecnológica de Costa Rica (entidad editora)es-ES
dc.relationhttps://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_marcha/article/view/5068/4790
dc.sourceTecnología en marcha Journal; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 5-12en-US
dc.sourceRevista Tecnología en Marcha; 2020: Vol. 33 especial. Contribuciones a la Conferencia 6th Latin America High Performance Computing Conference (CARLA); Pág. 5-12es-ES
dc.source2215-3241
dc.source0379-3982
dc.subjectTemperatureen-US
dc.subjectrelative humidityen-US
dc.subjectGaussian mixturesen-US
dc.subjectmeteorologyen-US
dc.subjectTemperaturaes-ES
dc.subjecthumedad relativaes-ES
dc.subjectmixtura gaussianaes-ES
dc.subjectmeteorologíaes-ES
dc.titleGaussian mixture analysis of basic meteorological parameters: Temperature and relative humidityen-US
dc.titleAnálisis de mixturas gaussianas de parámetros meteorológicos básicos: Temperatura y humedad relativaes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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