Resumen de Modelo de serie temporal para pronosticar la temperatura superficial del mar en la zona costera de Paita (Perú)

Oscar J. M. Peña Cáceres, Manuel A. More More, Rudy Espinoza Nima, Henry Alejandro Silva Marchan

• español

  Las técnicas de inteligencia artificial han evolucionado y fortalecido permitiendo desarrollar propuestas transversales que velen y salvaguarden la integridad del ser humano. El presente estudio tiene como objetivo, elaborar una serie de tiempo que pronostique la Temperatura Superficial del Mar (TSM) a escala promedio diaria en la zona costera de Paita, Perú. La metodología empleada se centró en cinco fases, desde la recolección de datos hasta la validación del modelo. Los resultados obtenidos dan a conocer que existe un margen de error del 3.96% sobre la TSM a escala promedio semanal y una diferencia de 0.05 a 1.42, de manera diaria.

• English

  Artificial intelligence techniques have evolved and strengthened, allowing the development of transversal proposals that watch over and safeguard the integrity of the human being. The objective of this study is to develop a time series that forecasts the Sea Surface Temperature (SST) on an average daily scale in the coastal area of Paita, Perú. The methodology used focused on five phases, from data collection to model validation. The results obtained reveal that there is a margin of error of 3.96% on the SST on a weekly average scale and a difference of 0.05 to 1.42, on a daily basis.