Red Neuronal Artificial aplicado para el pronóstico de eventos críticos de PM2.5 en el Valle de Aburra.
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 med...
| Main Author: | |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2019-04-01
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| Series: | Dyna |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/63228 |
| Summary: | 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. |
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| ISSN: | 0012-7353 2346-2183 |