Modelos neuronales profundos de la calidad del aire en la zona metropolitana de Tula, Hidalgo
DOI:
https://doi.org/10.36825/RITI.13.29.010Palabras clave:
Calidad del Aire, Aprendizaje Profundo, Inteligencia Artificial, Contaminación Atmosférica, Monitorización AmbientalResumen
En las últimas décadas la creciente urbanización y desarrollo industrial han sido pilar para el desarrollo de zonas metropolitanas, lo que ha representado un incremento en la producción y emisión de gases de efecto invernadero. Esta situación ha contribuido a incrementar la contaminación del aire y ha dado lugar a una situación ambiental desfavorable que podría afectar a los ecosistemas, a la población y a la vida en general, por tanto, requiere la construcción de estrategias preventivas. Por lo anterior, se desarrollaron 2 modelos de inteligencia artificial para predecir la calidad del aire en la Zona Metropolitana de Tula (ZMT), mediante algoritmos de clasificación y regresión con redes neuronales de aprendizaje profundo. Se aplicó la metodología CRISP-DM, considerando la ZMT como productor del 90% de contaminación en Hidalgo, se realizó entendimiento de datos y su preparación, previo al modelado y validación de cada uno. Aplicando métricas de evaluación se obtuvo una coeficiente de determinación r2 de .99, pérdida de 0.088 para el modelo de regresión, para el de clasificación .93 de exactitud, precisión de .88 y F1-score de .81. Ambos modelos lograron representar el fenómeno de la calidad del aire y predecir de manera eficiente.
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