Red neuro-difusa para el relleno de datos faltantes en la estación meteorológica Chapingo / Neuro-fuzzy network for missing data population in the meteorological station of Chapingo - Juan Daniel Peña Durán; Joel Ayala de la Vega; Irene Aguilar Juárez (RECI Revista Iberoamericana de las Ciencias Computacionales e Informática, 2015)
Esta investigación presenta la aplicación de un modelo de red neurodifusa llamado ANFIS para el problema de estimación de datos faltantes meteorológicos: temperatura, velocidad del viento, humedad relativa y radiación solar en la estimación de la Evapotranspiración de referencia ETo. ANFIS es un método que permite crear la base de reglas de un sistema difuso, utilizando el algoritmo de retro propagación a partir de los datos de un proceso. La estructura de la red neuro-difusa para cada variable meteorológica consiste en dos entradas y una salida. La evaluación del relleno de datos faltantes se realiza mediante la RaÃz Cuadrada del Error Cuadrático Medio (RMSE). Los resultados muestran que al usar un mayor número de iteraciones y variación de datos en el entrenamiento puede ayudar a la ANFIS a obtener resultados más precisos.