Importancia de la Transformada de Ondoletas y Minería de Datos para Pronosticar el Nivel del Mar de una Serie Temporal en la Entrada Pacífico del Canal de Panamá

Simmonds Sheppard  , Jose Antonio; González , Masai Z.; Ledezma , Agapito; Gómez H.  , Juan Antonio

Importancia de la Transformada de Ondoletas y Minería de Datos para Pronosticar el Nivel del Mar de una Serie Temporal en la Entrada Pacífico del Canal de Panamá

Simmonds Sheppard , Jose Antonio; González , Masai Z.; Ledezma , Agapito; Gómez H. , Juan Antonio

Significance of Wavelet Transform and Data Mining in Forecasting Sea Level Time Series at the Pacific Entrance of the Panama Canal

Autores Simmonds Sheppard , Jose Antonio
Autores González , Masai Z.
Autores Ledezma , Agapito
Autores Gómez H. , Juan Antonio

Tema Serie temporal
Tema Transformada de ondoletas
Tema Minería de datos
Tema Pronostico
Tema Nivel del mar
Tema Time series
Tema Wavelets Transform
Tema Data mining
Tema Forecasting
Tema Sea level

Descripción Understanding the tide level is crucial for safely navigating ships in harbors, managing sediment movement, and conducting environmental observations. This area has been actively researched for years, resulting in many proposed models to improve time series modeling and forecasting accuracy and efficiency. This study uses water level data recorded every hour from 1908-2007 at the Balboa Harbor tide gauge in Panama to create a model for predicting sea level changes. The data mining tool analyzes a range of time lags in the dataset to identify the best combinations. Analysis of the time-series data suggests that using cross-validation and a more extended lag period leads to more accurate forecasting. The study also proposes denoising the time series data as a pre-processing step and utilizing mining techniques with cross-validation and attribute selection evaluators for modeling sea-level changes at coastal areas characterized by nonlinearity and chaotic climatic changes.
Descripción Comprender el nivel de las mareas es crucial para navegar con seguridad en los puertos, gestionar el movimiento de sedimentos y realizar observaciones ambientales. Esta área ha sido investigada activamente durante años, lo que dio como resultado muchos modelos propuestos para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos de series temporales y los pronósticos. Este estudio utiliza datos del nivel del agua registrados cada hora desde 1908 hasta 2007 en el mareógrafo del puerto de Balboa en Panamá para crear un modelo para predecir los cambios en el nivel del mar. La herramienta de minería de datos analiza una variedad de desfases temporales en el conjunto de datos para identificar las mejores combinaciones. El análisis de los datos de series temporales sugiere que el uso de la validación cruzada y un período de desfase más prolongado conduce a pronósticos más precisos. El estudio también propone eliminar el ruido de los datos de series temporales como un paso de preprocesamiento y utilizar técnicas de minería con evaluadores de selección de atributos y validación cruzada para modelar los cambios en el nivel del mar en áreas costeras caracterizadas por la no linealidad y los cambios climáticos caóticos.

Editorial Universidad de Panamá

Fecha 2025-02-01

Tipo info:eu-repo/semantics/article
Tipo info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Tipo Artículo revisado por pares

Formato application/pdf

Identificador https://revistas.up.ac.pa/index.php/REICIT/article/view/6747
Identificador 10.48204/reict.v4n2.6747

Fuente REICIT; Vol. 4 Núm. 2 (2025): REICIT; 31-49
Fuente 2805-1874

Idioma spa

Relación https://revistas.up.ac.pa/index.php/REICIT/article/view/6747/5282

Derechos Derechos de autor 2025 REICIT
Derechos http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0