RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Modelización y análisis de la calidad del aire en la ciudad de Oviedo (norte de España), mediante los enfoques PSO-SVM, red neuronal MLP y árbol de regresión M5 = Modeling and analysis of the air quality in the city of Oviedo (Northern Spain) using the PSO-SVM-Based Approach, MLP Neural Network, and M5 Model Tree
A1 Rodríguez Miranda, Alejandro Aurelio
A2 Estadistica e Investigacion Operativa
K1 Estadística
K1 Ingeniería industrial
K1 Lenguajes algorítmicos
K1 Inteligencia artificial
K1 Oviedo
K1 Contaminación atmosférica
AB En esta tesis de investigación se elabora una herramienta, que puede ser empleada en la toma de decisiones respecto a los problemas derivados de la contaminación atmosférica. Para ello, se plantea un objetivo general, ante la necesidad existente, para lograr un modelo aplicable a la resolución de problemas relacionados con la calidad del aire respirable a escala local. A partir del conjunto de datos experimentales de las concentraciones de óxidos de nitrógeno, monóxido de carbono, dióxido de azufre, ozono y materia particulada, recogidos desde 2013 a 2015, se construyen varios modelos de regresión utilizando técnicas basadas en el aprendizaje estadístico, para predecir mediante el modelo resultante la calidad del aire en la ciudad de Oviedo. Una vez obtenidos los modelos planteados, se comparan los resultados con el fin de comprobar que el método híbrido basado en el enfoque PSO-SVM arroja mejores resultados que los métodos alternativos propuestos, red neuronal MLP y árbol de regresión M5, pudiendo modelar con precisión suficiente la calidad del aire a escala local.
YR 2018
FD 2018-05-25
LK http://hdl.handle.net/10612/7953
UL http://hdl.handle.net/10612/7953
NO 334 p.
DS BULERIA. Repositorio Institucional de la Universidad de León
RD 20-abr-2024