Pronóstico de la Concentración de Ozono en Guadalajara-México usando Redes Neuronales Artificiales
Se desarrolló un modelo de pronóstico de la concentración de ozono máxima para el día de interés para la Zona Metropolitana de Guadalajara-México. Se uso una Red Neuronal Artificial alimentada con seis variables meteorológicas y tres químicas. Los nodos de la capa oculta se variaron entre doce y qui...
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Publicado: |
Centro de Información Tecnológica
2008
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oai:scielo:S0718-076420080003000132008-08-13Pronóstico de la Concentración de Ozono en Guadalajara-México usando Redes Neuronales ArtificialesGarcía,IgnacioMarbán,AlonsoTenorio,Yenisse MRodriguez,José G red neuronal artificial calidad de aire algoritmo pronóstico ozono Se desarrolló un modelo de pronóstico de la concentración de ozono máxima para el día de interés para la Zona Metropolitana de Guadalajara-México. Se uso una Red Neuronal Artificial alimentada con seis variables meteorológicas y tres químicas. Los nodos de la capa oculta se variaron entre doce y quince, las funciones de transferencia de la capa interna fueron log-sigmoidal, y de la de salida fue lineal. Para entrenar la red se empleó un algoritmo de Levenberg-Marquardt con datos históricos de 1999 a 2004. Datos del año 2005 fueron usados para verificar la capacidad predictiva de la red ya entrenada, y evaluar la calidad del aire en tres niveles: buena, moderada y mala. El modelo tuvo eficiencias globales de alrededor del 50%, llegando a 65% para concentraciones elevadas de ozono.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.19 n.3 20082008-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642008000300013es10.4067/S0718-07642008000300013 |
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Se desarrolló un modelo de pronóstico de la concentración de ozono máxima para el día de interés para la Zona Metropolitana de Guadalajara-México. Se uso una Red Neuronal Artificial alimentada con seis variables meteorológicas y tres químicas. Los nodos de la capa oculta se variaron entre doce y quince, las funciones de transferencia de la capa interna fueron log-sigmoidal, y de la de salida fue lineal. Para entrenar la red se empleó un algoritmo de Levenberg-Marquardt con datos históricos de 1999 a 2004. Datos del año 2005 fueron usados para verificar la capacidad predictiva de la red ya entrenada, y evaluar la calidad del aire en tres niveles: buena, moderada y mala. El modelo tuvo eficiencias globales de alrededor del 50%, llegando a 65% para concentraciones elevadas de ozono. |
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