Pollutant concentrations and Meteorological data classification by Neural Networks

Vega Corona, Antonio; Barron Adame, Jose Miguel; Ibarra Manzano, Óscar Gerardo; Cortina Januchs, María Guadalupe; Quintanilla Domínguez, Joel y Andina de la Fuente, Diego (2012). Pollutant concentrations and Meteorological data classification by Neural Networks. En: "World Automation Congress (WAC), 2012", 24/06/2012 - 28/06/2012, Puerto Vallarta (México). pp. 1-6.

Descripción

Título: Pollutant concentrations and Meteorological data classification by Neural Networks
Autor/es:
  • Vega Corona, Antonio
  • Barron Adame, Jose Miguel
  • Ibarra Manzano, Óscar Gerardo
  • Cortina Januchs, María Guadalupe
  • Quintanilla Domínguez, Joel
  • Andina de la Fuente, Diego
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: World Automation Congress (WAC), 2012
Fechas del Evento: 24/06/2012 - 28/06/2012
Lugar del Evento: Puerto Vallarta (México)
Título del Libro: World Automation Congress (WAC), 2012
Fecha: 2012
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

This paper present an environmental contingency forecasting tool based on Neural Networks (NN). Forecasting tool analyzes every hour and daily Sulphur Dioxide (SO2) concentrations and Meteorological data time series. Pollutant concentrations and meteorological variables are self-organized applying a Self-organizing Map (SOM) NN in different classes. Classes are used in training phase of a General Regression Neural Network (GRNN) classifier to provide an air quality forecast. In this case a time series set obtained from Environmental Monitoring Network (EMN) of the city of Salamanca, Guanajuato, México is used. Results verify the potential of this method versus other statistical classification methods and also variables correlation is solved.

Más información

ID de Registro: 19970
Identificador DC: http://oa.upm.es/19970/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:19970
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6320996
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 25 Sep 2013 16:50
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 22:01
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