Comparativa de modelos en Python para la predicción de una serie temporal diaria de temperatura

Abstract

En este trabajo fin de grado se estudiará el funcionamiento de varios modelos implementados en el lenguaje de programación Python para la predicción de una serie temporal diaria con único periodo. Se han planteado un total de 7 modelos para la comparación, de los cuales 2 son modelos estadísticos clásicos (modelos metodología Box-Jenkins y modelos de suavizado exponencial) y los otros 5 modelos se basan en redes neuronales recurrentes y algunas variantes.

In this final degree thesis we will study the performance of several models implemented in the Python programming language for the prediction of a daily time series with a single period. A total of 7 models have been proposed for comparison, of which 2 are classical statistical models (Box-Jenkins methodology models and exponential smoothing models) and the other 5 models are based on recurrent neural networks and some variants.