Red Neuronal Artificial aplicado para el pronóstico de eventos críticos de PM2.5 en el Valle de Aburra.

Author:

Baena Salazar Daniela

Abstract

Las grandes implicaciones que tiene en la salud humana la exposición a eventos de contaminación atmosférica, puede tener repercusiones en la calidad de vida, economía, y en la calidad de los ecosistemas de una ciudad. Con la posibilidad de prever un evento crítico, se habilita la opción de tomar medidas adecuadas para la mitigación o incluso la prevención dichos impactos. En este documento, se ha desarrollado y se ha probado un modelo de Redes Neuronales Artificiales (RNA) para pronosticar la concentración diaria del material particulado menor a 2.5 micras (PM2.5) en el Valle de Aburrá (Colombia), con un día de anticipación. Esto, a  partir de información de tres estaciones de la Red de Monitoreo de Calidad del Aire del Área Metropolitana.

Publisher

Universidad Nacional de Colombia

Subject

General Engineering

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1. Analysis and prediction of PM2.5 in Medellin based on seasonal time series*;2023 IEEE Colombian Caribbean Conference (C3);2023-11-22

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3. A support vector machine model to forecast ground-level PM2.5 in a highly populated city with a complex terrain;Air Quality, Atmosphere & Health;2020-10-02

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