Local scale air pollution forecasting by artificial intelligence techniques and assess the pollution-related social effects

Gong, Bing y Ordieres Meré, Joaquín Bienvenido (2016). Local scale air pollution forecasting by artificial intelligence techniques and assess the pollution-related social effects. En: "Industriales Research Meeting 2016", 20 abril 2016, Escuela Técnica Superior Ingenieros Industriales - UPM - Madrid. ISBN 978-84-16397-31-0. p. 115.

Descripción

Título: Local scale air pollution forecasting by artificial intelligence techniques and assess the pollution-related social effects
Autor/es:
  • Gong, Bing
  • Ordieres Meré, Joaquín Bienvenido
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Póster)
Título del Evento: Industriales Research Meeting 2016
Fechas del Evento: 20 abril 2016
Lugar del Evento: Escuela Técnica Superior Ingenieros Industriales - UPM - Madrid
Título del Libro: Industriales Research Meeting 2016
Fecha: 2016
ISBN: 978-84-16397-31-0
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Since the air pollution can cause serious health problem, the concerns about forecasting air pollution timely and accurately arise by researchers in order to alert the public avoiding high level pollution and help the government make decisions. In our research, we take Hong Kong (finished research) and the cities in Mexico (finishing) and Mainland China (starting), especially the high pollutant areas such as Mexico City and Beijing, as study cases. Meanwhile, various types of artificial intelligence techniques are employed to achieve the goals. Furthermore, we also extent our research from forecast pollution to assess the air pollution – related social effects, for example health impact and its economic loss, which are also the concerned by public and the governments.

Más información

ID de Registro: 45849
Identificador DC: http://oa.upm.es/45849/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:45849
URL Oficial: http://www.industriales.upm.es/investigacion/irm16/index.es.htm
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 11 May 2017 09:17
Ultima Modificación: 11 May 2017 09:17
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