Algoritmos de aprendizaje automático para predicción de niveles de niebla usando ventanas estáticas y dinámicas

Áreas de investigación:

• Methodology - Machine learning

Año:

2018

Tipo de publicación:

Artículo en conferencia

Palabras clave:

Series temporales, Eventos de baja visibilidad, modelos autorregresivos, predicción

Autores:

• Diaz-Lozano, Miguel
• Guijo-Rubio, David
• Gutiérrez, Pedro Antonio
• Casanova-Mateo, Carlos
• Salcedo-Sanz, Sancho
• Hervás-Martínez, César

Título del libro:

Proceedings of the 2018 Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence (CAEPIA2018)

Páginas:

833-838

Organización:

Granada (Spain)

Mes:

23rd-26th October

ISBN:

978-84-09-05643-9

Abstract:

Los eventos de muy baja visibilidad producidos por niebla son un problema recurrente en ciertas zonas cercanas a rı́os y grandes montañas, que afectan fuertemente a la actividad humana en diferentes aspectos. Este tipo de eventos pueden llegar a suponer costes materiales e incluso humanos muy importantes. Uno de los sectores más influenciados por las condiciones de muy baja visibilidad son los medios de transporte, fundamen- talmente el transporte aéreo, cuya actividad se ve seriamente mermada, provocando retrasos, cancelaciones y, en el peor de los casos, terribles accidentes. En el aeropuerto de Valladolid son muy frecuentes las situaciones de baja visibilidad por niebla, especialmente en los meses considerados de invierno (noviembre, diciembre, enero y febrero). Esto afecta de forma directa a la manera en la que operan los vuelos de este aeropuerto. De esta forma, es muy importante conocer las posibles condiciones de niebla a corto plazo para aplicar procedimientos de seguridad y organización dentro del aeropuerto. En el presente artı́culo se propone el uso de diferentes modelos de ventanas dinámicas y estáticas junto con clasificadores de aprendizaje automático, para la predicción de niveles de niebla. En lugar de abordar el problema como una tarea de regresión, la variable de interés para la caracterización del nivel de visibilidad en el aeropuerto (Rango Visual de Pista, RVR) se discretiza en 3 categorı́as, lo que aporta mayor robustez a los modelos de clasificación obtenidos. Los resultados indican que una combinación de ventana dinámica con ventana estática, junto con modelos de clasificación basados en Gradient Boosted Trees es la metodologı́a que proporciona los mejores resultados.