Modelización y predicción con redes probabilísticas

Abstract

En primer lugar se introducen las Redes Probabilísticas y más concretamente las Redes Bayesianas en el área de la Predicción Probabilística y el diseño de Modelos Conceptuales. A continuación, se da una breve descripción de los pasos para construir una Red Bayesiana, y dos ejemplos con la versión Bayesiana de métodos como el de los Análogos de Lorenz y el de los Filtros de Kalman. Finalmente se propone un modelo de Red Bayesiana que, combinando los métodos anteriores y eliminando algunas restricciones, garantiza la compatibilidad meteorológica y la coherencia espacial de las predicciones. Se verá a lo largo del trabajo cómo este tipo de sistemas asimila de forma natural salidas de EPSs. Además admite actualización on line con observaciones puntuales procedentes de la vigilancia meteorológica, entre otras ventajas.