Diseño e implementación de una Red Neuronal Artificial (RNA) para predecir la temperatura

Lasala Vidal, Javier
Garrido Picazo, Piedad (dir.)

Universidad de Zaragoza, POLTER, 2021
Informática e Ingeniería de Sistemas department, Lenguajes y Sistemas Informáticos area

Graduado en Ingeniería Informática

Abstract: El propósito de este Trabajo Final de Grado (TFG) consiste en crear una Red Neuronal Artificial
(RNA) capaz de predecir la temperatura media que hará en el día de mañana.
Para conseguirlo, ha sido necesaria la obtención y preparación de un conjunto de datos
meteorológicos adecuado para su entrenamiento, así como la posterior validación de la misma.
La fuente de datos, AEMET OpenData, es un sistema para la difusión y reutilización de la
información de la Agencia Estatal de METeorología, que a través de una API REST permite la
difusión y reutilización de la información meteorológica y climatológica de la Agencia,
cumpliendo con la Ley 18/2015, de 9 de julio, sobre reutilización de la información en el sector
público.
El tipo de RNA implementado ha sido Long-Short Term Memory (LSTM), por la necesidad de
trabajar con series temporales. En primer lugar, la creación de la RNA se ha llevado a cabo con
la optimización por defecto, posteriormente, se ha añadido la optimización Adam y por último,
se creó una nueva red neuronal con la optimización de los hiperparámetros a través de Keras
Tuner. El motivo de crear diferentes redes neuronales con diferentes optimizaciones es para
comprobar cuál de esas optimizaciones permite, en este caso, obtener la red neuronal mejor
entrenada y por lo tanto, conseguir una predicción más acorde con la realidad.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado