Predicción de temperatura a corto plazo mediante una Red Neuronal Recurrente

Ponente(s): Héctor Medel Villar, Dra. Nancy Pérez-Castro MC. Gabriela Díaz Felix

El estudio y aplicación del aprendizaje profundo a través de Redes Neuronales Artificiales (RNAs) ha ganado inte- rés por parte de la comunidad científica y profesional. En este documento se presenta el estudio de una estructura de red neuronal denominada como Red Neuronal Recurrente (RNR), donde las conexiones entre sus nodos forman un grafo dirigido a lo largo de una secuencia temporal permitiendo procesar secuencias de entrada con asistencia de un estado interno conocido como memoria. Para evaluar este tipo de estructura de red se consideran datos de tempe- ratura de un periodo de dos años, con mediciones tomadas cada media hora del día, en la zona geográfica de Loma Bonita, Oaxaca. Se espera que la RNR sea capaz de predecir temperaturas en un periodo a corto plazo, mostrando un desempeño competitivo, para la toma de decisiones por parte del área agrícola.