Hourly Prediction of Irradiance and Temperature Using Recurrent Neural Networks and Gaussian Process Models - Moreno Revelo, Mónica Yolanda; Gómez Mendoza, Juan Bernardo; Revelo Fuelagán, Javier (Tecnura, 2025)
Esta investigación aplica técnicas de inteligencia artificial para predecir variables físicas como irradiancia y temperatura, enfrentando el reto de la no linealidad en series de tiempo. El objetivo principal es comparar la eficiencia de modelos LSTM, GRU y SGPR en tres bases de datos (Jena, Solcast e IDEAM), evaluando tres configuraciones de ventanas deslizantes y un esquema de predicción horaria, en el cual se entrena un modelo independiente para cada hora en lugar de un único modelo general. Los resultados, medidos mediante MAE, RMSE y R², muestran que, en la base de datos Jena, por ejemplo, el modelo SGPR bajo el enfoque horario alcanza valores promedio de 0.53◦C, 0.74◦C y 0.99, respectivamente. En conjunto, los hallazgos sugieren que emplear múltiples modelos basados en procesos gaussianos con información específica por hora ofrece un desempeño superior al uso de un único modelo.