Implementación de una red neuronal y un modelo de forrester para la predicción entre factores demográficos y agentes contaminantes

Abstract

Uno de los grandes problemas que se vienen presentando en el mundo, especialmente Colombia, es debido a un acelerado crecimiento poblacional generado por el aumento desbordado de la circulación migrante o movilidad de personas por otras causas o situaciones eventuales de la naturaleza. Estas situaciones sociales vienen afectando sensiblemente el orden urbanístico de las ciudades, particularmente por el confinamiento de la población y el aumento de la contaminación ambiental que aporta este incremento, además de la insalubridad, pobreza, entre otros factores. Para estudiar el crecimiento poblacional en función de variables demográficas y factores ambientales, se construyó una Red Neuronal Artificial para llevar a cabo un análisis de datos que incorporó variables relacionadas tales como CO2 y otros agentes contaminantes. El propósito fue identificar la influencia de estos agentes tóxicos con el crecimiento de una población.  Una vez verificada predicción dinámica mediante la red neuronal, se construyó un modelo matemático para estudiar un caso específico del comportamiento demográfico para una región colombiana por medio de un Diagrama de Forrester bajo condiciones migratorias, natalidad, morbilidad, mortalidad, flujo migratorio (o movilidad de personas debido a otros eventos de la naturaleza) y agentes contaminantes que afectan la salud humana principalmente en enfermedades respiratorias.       Los resultados entregaron predicciones y del Diagrama de Forrester constatando relación entre los agentes tóxicos y en los aspectos demográficos.