Prediction of thunderstorm days in Chilean territory using machine learning techniques
Predicción de días de tormenta en el territorio chileno usando inteligencia artificial
DOI:
https://doi.org/10.15446/sicel.v11.109897Palabras clave:
Stormy day, Artificial Intelligence, Neural Networks, Intelligent Data Analysis (en)Día de tormenta, Inteligencia Artificial, redes neuronales, Análisis Inteligente de Datos (es)
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This study presents the design of a model that allows for the prediction of thunderstorm days. The study was conducted in a location within Chile, with the requirement that it be an area that has recorded a high number of lightning and has sufficient meteorological records between the years 2012 and 2021 to train a machine learning model. The chosen location was Visviri, in the Arica and Parinacota region. A methodology was employed, which included creating a dataset, conducting Exploratory Data Analysis, handling missing data, feature engineering, feature selection, hyperparameter tuning, and sensitivity analysis to find the best-performing model based on the F1 score. The model developed was a multilayer neural network with ReLU activation function and dropout, achieving a performance of 74% in F1 score for the year 2021.
Este estudio presenta el diseño de un modelo que permite la predicción de días de tormenta eléctrica. El estudio se desarrolló en una localidad dentro Chile, con la restricción de que sea una ubicación que haya registrado una alta cantidad de descargas atmosféricas y cuente con los suficientes registros meteorológicos entre los años 2012 y 2021 para poder entrenar una máquina de aprendizaje. La localidad escogida fue Visviri, región de Arica y Parinacota. Se empleó una metodología que consistió en crear un conjunto de datos, incluyendo un Análisis Exploratorio de Datos, el relleno de datos no disponibles, selección de atributos (Feature Engineer), reducción de la dimensional (Feature Selection), búsqueda de hiper-parámetros y un análisis de sensibilidad para el modelo que presente el mejor rendimiento mediante la puntuación F1. El modelo realizado consistió en una red multicapa con función de activación Re-Lu y dropout que alcanzó un desempeño del 74% en la puntuación F1 para el año 2021.
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