Air pollution data classification by SOM Neural Network

Barron Adame, Jose Miguel; Ibarra Manzano, Óscar Gerardo; Vega Corona, Antonio; Cortina Januchs, María Guadalupe y Andina de la Fuente, Diego (2012). Air pollution data classification by SOM Neural Network. En: "World Automation Congress (WAC), 2012", 24/06/2012 - 28/06/2012, Puerto Vallarta, Mexico. ISBN 978-1-4673-4497-5. pp. 1-5.

Descripción

Título: Air pollution data classification by SOM Neural Network
Autor/es:
  • Barron Adame, Jose Miguel
  • Ibarra Manzano, Óscar Gerardo
  • Vega Corona, Antonio
  • Cortina Januchs, María Guadalupe
  • 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, Mexico
Título del Libro: World Automation Congress (WAC), 2012
Fecha: Junio 2012
ISBN: 978-1-4673-4497-5
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

Over the last ten years, Salamanca has been considered among the most polluted cities in México. This paper presents a Self-Organizing Maps (SOM) Neural Network application to classify pollution data and automatize the air pollution level determination for Sulphur Dioxide (SO2) in Salamanca. Meteorological parameters are well known to be important factors contributing to air quality estimation and prediction. In order to observe the behavior and clarify the influence of wind parameters on the SO2 concentrations a SOM Neural Network have been implemented along a year. The main advantages of the SOM is that it allows to integrate data from different sensors and provide readily interpretation results. Especially, it is powerful mapping and classification tool, which others information in an easier way and facilitates the task of establishing an order of priority between the distinguished groups of concentrations depending on their need for further research or remediation actions in subsequent management steps. The results show a significative correlation between pollutant concentrations and some environmental variables.

Más información

ID de Registro: 19973
Identificador DC: http://oa.upm.es/19973/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:19973
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6320993
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 25 Sep 2013 18:26
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 22:02
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