Imputación de datos faltantes en caudales de fuentes hídricas del departamento de Antioquia: Un análisis comparativo de métodos tradicionales y basados en aprendizaje automático. Trabajo de grado de especialización

RESUMEN : Se evaluaron cinco técnicas de imputación (interpolación lineal, media móvil, spline cúbico, KNN y MissForest) en 9 series de tiempo de caudales horarios de estaciones hidrológicas del departamento de Antioquia, con un 30%, 40% y 50% de datos faltantes simulados. Utilizando seis métricas de evaluación (MSE, similitud, R², correlación de Spearman, coeficiente de variación y rango intercuartílico), se encontró que la interpolación lineal fue la técnica más precisa. El spline, si bien puede capturar tendencias a largo plazo, presentó dificultades para modelar picos y cambios bruscos en los caudales horarios. La media móvil, por otro lado, fue efectiva para suavizar la serie y capturar la tendencia general, pero no se adaptó bien a variaciones bruscas en los datos. Los métodos basados en modelos de aprendizaje automático (KNN y MissForest) presentaron un mayor costo computacional y, en general, resultados menos precisos. Estos resultados sugieren que, para series de tiempo de caudales horarios, con las características analizadas, la interpolación lineal podría ser una opción sólida y eficiente para imputar datos faltantes. Sin embargo, se recomienda evaluar otras técnicas en futuros estudios con diferentes características de los datos (como el uso de variables meteorológicas) y con ventanas de valores faltantes del orden de semanas.

• Autores: Londoño García, Tomás
• Tipo de recurso: Tesis
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/41736
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/41736
• Palabra clave: Análisis de datos; Data analysis; Aprendizaje automático (inteligencia artificial); Machine learning; Caudal de la corriente de agua; Stream flow; Datos nulos; Valores faltantes; Imputación de datos; Métodos determinísticos; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_1cb3b243; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214
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