Pronóstico de la Concentración de Ozono en Guadalajara-México usando Redes Neuronales Artificiales
Se desarrolló un modelo de pronóstico de la concentración de ozono máxima para el día de interés para la Zona Metropolitana de Guadalajara-México. Se uso una Red Neuronal Artificial alimentada con seis variables meteorológicas y tres químicas. Los nodos de la capa oculta se variaron entre doce y quince, las funciones de transferencia de la capa interna fueron log-sigmoidal, y de la de salida fue lineal. Para entrenar la red se empleó un algoritmo de Levenberg-Marquardt con datos históricos de 1999 a 2004. Datos del año 2005 fueron usados para verificar la capacidad predictiva de la red ya entrenada, y evaluar la calidad del aire en tres niveles: buena, moderada y mala. El modelo tuvo eficiencias globales de alrededor del 50%, llegando a 65% para concentraciones elevadas de ozono.
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Digital revista |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
Centro de Información Tecnológica
2008
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| Online Access: | http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642008000300013 |
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| Summary: | Se desarrolló un modelo de pronóstico de la concentración de ozono máxima para el día de interés para la Zona Metropolitana de Guadalajara-México. Se uso una Red Neuronal Artificial alimentada con seis variables meteorológicas y tres químicas. Los nodos de la capa oculta se variaron entre doce y quince, las funciones de transferencia de la capa interna fueron log-sigmoidal, y de la de salida fue lineal. Para entrenar la red se empleó un algoritmo de Levenberg-Marquardt con datos históricos de 1999 a 2004. Datos del año 2005 fueron usados para verificar la capacidad predictiva de la red ya entrenada, y evaluar la calidad del aire en tres niveles: buena, moderada y mala. El modelo tuvo eficiencias globales de alrededor del 50%, llegando a 65% para concentraciones elevadas de ozono. |
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