Aplicação de Redes Neurais Recorrentes em séries temporais de estações meteorológicas para imputação de dados: uma abordagem sobre micro-estações meteorológicas na região Oeste do Pará

  • Helvecio L. Neto INPE
  • Alan James Calheiros INPE
  • Rafael Santos INPE
  • Marcos Quiles INPE
  • Amita Muralikrishna INPE
  • Adriano Almeida INPE
  • Felipe Souza INPE

Resumo


Os dados multivariados das séries temporais estão presentes em uma grande quantidade de aplicações e em muitos casos a ausência de informações nas séries históricas são problemas recorrentes que dificultam estudos relacionados a diversas áreas. A partir desse problema, este trabalho apresenta modelos que utilizam as redes neurais recorrentes para imputação de dados multivariados em estações meteorológicas na região Oeste do Pará. O conjunto de dados utilizado apresenta as séries históricas com variáveis meteorológicas que possuem grandes lacunas de dados ausentes. Os resultados obtidos neste trabalho apresentam dois modelos de redes neurais recorrentes que demonstram como é possível realizar a imputação de dados em séries temporais multivariadas para cada variável meteorológica de forma individual. Também é feita uma abordagem comparando modelos de redes LSTM e GRU para demonstrar a eficiência das redes recorrentes como alternativa para imputação de dados multivariados em séries temporais de estações meteorológicas.

Palavras-chave: Redes neurais recorrentes, imputação de dados multivariados, LSTM e GRU

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Publicado
30/06/2020
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L. NETO, Helvecio; CALHEIROS, Alan James; SANTOS, Rafael; QUILES, Marcos; MURALIKRISHNA, Amita; ALMEIDA, Adriano; SOUZA, Felipe. Aplicação de Redes Neurais Recorrentes em séries temporais de estações meteorológicas para imputação de dados: uma abordagem sobre micro-estações meteorológicas na região Oeste do Pará. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA À GESTÃO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS (WCAMA), 11. , 2020, Evento Online. Anais do XI Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, june 2020 . p. 171-180. ISSN 2595-6124. DOI: https://doi.org/10.5753/wcama.2020.11031.