Desarrollo de servicios web e interfaz gráfico para dispositivos móviles de un sistema de predicción de contaminación del aire

Palomo García, Luis (2020). Desarrollo de servicios web e interfaz gráfico para dispositivos móviles de un sistema de predicción de contaminación del aire. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Desarrollo de servicios web e interfaz gráfico para dispositivos móviles de un sistema de predicción de contaminación del aire
Author/s:
  • Palomo García, Luis
Contributor/s:
  • Alonso Calvo, Raúl
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: July 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería del Software
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La contaminación es uno de los grandes problemas que la sociedad está tratando de combatir. Este problema es más notable en las grandes ciudades donde la concentración de gases contaminantes es más alta debido a la alta cantidad de vehículos e industrias existentes. Actualmente la ciudadanía no está concienciada del gran impacto negativo que la contaminación tiene sobre la salud y el medio ambiente en el que vivimos. La tecnología es una gran herramienta que permite a la ciudadanía estar informada y concienciada de los problemas que les rodea. El desarrollo de este trabajo ha consistido en la recopilación y tratamiento de datos relacionados con la contaminación atmosférica con el fin de crear dos redes neuronales LSTM que realizan previsiones de los compuestos contaminantes: Dióxido de Nitrógeno, Partículas de menos de 10 micrómetros y Ozono sobre varios distritos de la ciudad de Madrid. Sobre dichas redes LSTM se ha realizado un estudio para determinar cuál de las dos arrojan mejores resultados. El estudio realizado sobre los resultados mostrados por las dos redes de neuronas LSTM han determinado que las predicciones realizadas sobre aquellos distritos en los que se miden más compuestos contaminantes y meteorológicos son los que mejores resultados han obtenido. Los resultados arrojados por la mejor red neuronal LSTM se muestran sobre una aplicación que ha sido desarrollada para dispositivos móviles con sistema operativo Android. Dicha aplicación mostrará al usuario las predicciones realizadas e información aclaratoria sobre cada uno de los agentes contaminantes predichos.---ABSTRACT---Pollution is one of the most important problems that society has been trying to solve. This problem is notable in big cities where the concentration of pollutant compounds is high because of the elevated amount of existing vehicles and industries. Nowadays citizens are not aware of the negative impact that pollution has over our health and the environment that we live in. Technology is a great tool that allows citizens to be informed and aware of such problems. The development of this work has consisted of collecting and treating data related to atmospheric pollution in order to build two LSTM neural networks which make predictions about the following pollutants: Nitrogen dioxide, Particles with a size of less than 10 micrometers and Ozone. A study was done on both of these neural networks in order to determine which one produced better results. The study done on the results produced by both neural networks shows that the most accurate predictions are obtained in those districts where most of the pollutants and meteorological compounds are collected. The results produced by the best LSTM neural network are displayed on an application developed on android which shows to the users the predictions and additional explanatory information about all the predicted pollutant compounds.

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Item ID: 63354
DC Identifier: http://oa.upm.es/63354/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:63354
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 29 Jul 2020 10:01
Last Modified: 29 Jul 2020 10:01
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