Análisis de series temporales : detección y corrección de errores tras la modelización de una serie de consumo de agua

Abstract

El proyecto estudia algunas técnicas que permiten tratar la problemática situación de datos erróneos y faltantes en grandes bases de datos que recopilan la información mediante sistemas de telecontrol a tiempo real. En primer lugar, ha sido necesario detectar dichos fallos, y a continuación, corregirlos. Se han seguido dos tipos de procedimientos, la creación de un algoritmo que gracias a la naturaleza de la serie detecta los errores y los corrige mediante una interpolación, y la creación de un modelo ARIMA del cuál se obtiene una predicción y se detectan los fallos comparándola con los datos reales que llegan a la base de datos y corrige los fallos poniendo en su lugar el valor de la predicción en ese instante.