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Título
Predicción de la contaminación atmosférica mediante redes neuronales artificiales.
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
redes neuronales
contaminación atmosférica
Deep Learning
neural networks
air pollution
Clasificación UNESCO
3308.01 Control de la Contaminación Atmosférica
3304.99 Otras
Fecha de publicación
2022-07
Resumen
[ES]La contaminación atmosférica es uno de los grandes problemas a los que el mundo contempo ráneo tiene que hacer frente. Por ello, existe una creciente necesidad desde las grandes ciudades
de conocer la evolución de los niveles de calidad del aire y poder anticiparse en la toma de de cisiones. Para esta tarea, la inteligencia artificial es de gran utilidad en la creación de una esti mación que intente mejorar las obtenida por medios tradicionales como modelos teóricos. En
este trabajo vamos a obtener un conjunto de datos sobre la ciudad de Madrid para crear un mo delo con el que predecir los valores de diferentes contaminantes a lo largo del tiempo integrán dolo en una aplicación web para la visualización de los resultados. [EN]Air pollution is one of the major problems that the contemporary world has to face. Therefore,
there is a growing need from large cities to know the evolution of air quality levels and to be
able to anticipate decision making. For this task, artificial intelligence is beneficial in creating
an estimate that tries to improve those obtained by traditional means such as theoretical models.
In this work, we will obtain data about the city of Madrid to create a model to predict the values
of different pollutants over time by integrating it into a web application to visualize the results
Descripción
Trabajo de Fin de Grado. Grado en Ingeniería Informática. Curso académico 2021-2022.
URI
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