| Summary: | Se desarrolló una Red Neuronal Artificial (RNA) con capacidad para realizar predicciones climáticas a corto plazo, entrenada con datos a intervalos de 15 min durante 454 días, de una estación climatológica ubicada en La Hechicera Mérida-Venezuela (1896 msnm). Para el entrenamiento y su validación se usaron patrones simulados que contienen variaciones diarias de la radiancia y la temperatura. Se eligieron 3 funciones de prueba tales como el Seno, Coseno y los Polinomios de Legendre Pl(x). La (RNA) p.ej, puede predecir el intervalo (0,1] usando sólo como entrada el intervalo [-1,0] de la correspondiente derivada P´l (x) del polinomio. En la fase de producción con datos reales, se encontró que la red es capaz de predecir la temperatura con un 5% de error en el rango horario [12:15 a 06:15] pm, sólo con los datos de temperatura en el rango [6:00 a 12:00) am. Igualmente al predecir temperatura a partir de radiancia (5 %), radiancia-radiancia (16 %). Se considera viable el uso de (RNA) para la predicción de micro-clima a corto plazo, pudiendo extender su uso a otras localidades, lo que podría ser útil para el desarrollo de planes de prevención de desastres, períodos de siembra y en la predicción de oferta de energía en plantas eólicas y solares.
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