dc.contributorOrtega Chasi, Patricia Margarita
dc.creatorCalle Beltrán, Miguel Ángel
dc.date2020-03-13T17:48:17Z
dc.date2020-03-13T17:48:17Z
dc.date2020
dc.date.accessioned2023-08-10T16:39:39Z
dc.date.available2023-08-10T16:39:39Z
dc.identifierhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9712
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8161199
dc.descriptionLos sensores de contaminantes atmosféricos capturan gran cantidad de datos, parte de esta información se pierde por diversas causas incluyendo errores en los sensores y errores humanos. Este trabajo plantea una solución a este inconveniente con la imputación de datos perdidos a través de una red neuronal NARX implementada en Matlab para el relleno de estos datos. El pre-procesamiento de los datos incluyó la estandarización de las variables de entrada, y la eliminación los valores atípicos. Posteriormente se calculó el valor del ángulo entre los niveles de las variables de entradas considerando intervalos de 10 minutos. La red neuronal utiliza como variables de entrada los contaminantes O3, CO, NO2, SO2, PM2_5 y Temperatura de acuerdo al análisis previo de interacciones entre contaminantes. El O3 y NO2 muestran los mejores resultados con valores de R = 0.85 y R=0.73 respectivamente, valores obtenidos con el conjunto de pruebas.
dc.descriptionIngeniero en Sistemas y Telemática
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad del Azuay
dc.rightsopenAccess
dc.subjectREDES NEURONALES
dc.subjectMINERÍA DE DATOS
dc.subjectIMPUTACIÓN DE DATOS
dc.subjectRELLENO DE DATOS FALTANTES
dc.subjectRED NARX
dc.titleImputación de datos a partir de la búsqueda de patrones en un conjunto de datos de contaminantes atmosféricos
dc.typebachelorThesis


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