Predicción de series de datos medioambientales mediante redes complejas

Aplicación de métodos de análisis y predicción de series temporales basados en sistemas dinámicos no lineales y redes complejas. Aplicados a una serie temporal multidimensional obtenida del servicio OpenData de la AEMET, compuesta por diversas variables meteorológicas (temperatura media, mínima, máxima, velocidad media del viento, irradiación solar, y presión atmosférica, entre otras) diarias registradas por la estación de Murcia (código 7178I) desde el 2016-03-01 hasta el 2021-02-01. Estos datos se han recopilado para el proyecto<em> BitBlue: Investigación de técnicas de difusión, procesado y análisis de Big Data del medio marino</em>, financiado por el Instituto de Fomento de la Región de Murcia con el apoyo de los Fondos FEDER.本研究采用基于非线性动力学系统与复杂网络的时间序列分析及预测方法，将其应用于从西班牙国家气象局（Agencia Estatal de Meteorología, AEMET）的OpenData开放数据服务获取的多维时间序列数据。 该数据由穆尔西亚气象站（代码7178I）于2016年3月1日至2021年2月1日期间记录的多组每日气象变量构成，涵盖平均气温、最低气温、最高气温、平均风速、太阳辐射量、大气压强等多项指标。 上述数据为<em>BitBlue：海洋环境大数据传播、处理与分析技术研究</em>项目所采集，该项目由穆尔西亚自治区发展研究所资助，并获得欧洲区域发展基金（Fondo Europeo de Desarrollo Regional, FEDER）支持。