Red Neuronal Artificial para la Clasificación y Predicción de la Calidad del Aire

Se entiende por contaminación atmosférica a la presencia en la atmósfera de sustancias en una cantidad que implique molestias o riesgo para la salud de las personas y de los demás seres vivos, vienen de cualquier naturaleza, así como que puedan atacar a distintos materiales, reducir la visibilidad o producir olores desagradables. Las emisiones a la atmósfera relacionadas con el cambio climático pueden agravar los efectos de la contaminación del aire sobre la salud de los ciudadanos, no solo indirectamente por el impacto en los fenómenos meteorológicos, sino, de manera inmediata, por los efectos directos de los contaminantes para la salud. En este artículo se propone la aplicación de una red neuronal con un entrenamiento supervisado de tipo Backpropagation para hacer predicciones una hora después acerca del estado de la calidad del aire, utilizando métodos de estimación para completar los registros faltantes de las bases de datos utilizadas. El estudio está basado en cuatro años obtenidos de la estación CICEG, una de las tres estaciones que se encuentran en la ciudad de León, Gto. Se consideran cinco (????????????,????????????????, ????????????, ????????, ????????) además del mes, el día y la hora en que se registró el contaminante. Los resultados muestran una aceptable precisión del modelo utilizado para la predicción de la calidad del aire

Prototipo de red neuronal artificial para el pronóstico de eventos críticos por partículas PM2.5 en el centro de la ciudad de Manizales.

El siguiente trabajo pretende desarrollar un modelo de pronóstico de calidad de aire en el centro de la ciudad de Manizales – Caldas, partiendo de un conjunto de datos más o menos procesado , se desea crear un modelo que permita predecir con éxito el comportamiento o valor que toma la variable PM2.5 a partir de 8 variables (Fecha, PM2.5, Temperatura, Velocidad del Viento, Precipitación, SO2, O3 y CO) y 603 datos por cada variable para un total de 264.299 datos, comprendidos entre los años 2019 y 2020, con el fin de generar medidas de tipo preventivo de enfermedades respiratorias que se diagnostiquen a partir de los altos índices de contaminación atmosférica. El procedimiento de pronóstico se realizó mediante la creación de una red neuronal artificial, para lo cual se subdividió el conjunto de datos en train y en test, en una subdivisión de 567 días consecutivos para entrenamiento de la red y los siguientes 30 días para su validación. Esta es una proporción que se eligió debido a que se está pronosticando un mes adelante por lo cual pareció conveniente. Por último, este trabajo presenta el uso de series de tiempos mediante técnicas de Machine Learning para la predicción de PM2.5, dicha herramienta y metodología no había sido utilizada hasta ahora con ese fin por parte de la Autoridad Ambiental – CORPOCALDAS. Los resultados obtenidos permiten tener confianza en las predicciones de PM2.5 con un error de 3%, con lo cual se puede tener la confianza suficiente para informar la comunidad sobre los cambios en los niveles de la calidad del aire y concentración de PM2.5 en un futuro cercanoThe following work aims to develop an air quality forecast model in the center of the city of Manizales - Caldas, starting from a more or less processed data set, it is desired to create a model that allows to successfully predict the behavior or value that takes the variable PM2.5 from 8 variables (Date, PM2.5, Temperature, Wind Speed, Precipitation, SO2, O3 and CO) and 603 data for each variable for a total of 264,299 data, between the years 2019 and 2020, in order to generate preventive measures for respiratory diseases that are diagnosed based on high levels of air pollution. The forecasting procedure was carried out by creating an artificial neural network, for which the data set was subdivided into train and test, in a subdivision of 567 consecutive days for network training and the next 30 days for its validation. . This is a proportion that was chosen because it is forecasting a month ahead, which is why it seemed convenient. Finally, this work presents the use of time series using Machine Learning techniques for the prediction of PM2.5, this tool and methodology had not been used until now for that purpose by the Environmental Authority - CORPOCALDAS. The results obtained allow to have confidence in the predictions of PM2.5 with an error of 3%, with which it is possible to have sufficient confidence to inform the community about the changes in the levels of air quality and concentration of PM2.5 in the near futur