Análisis de características tiempo-frecuencia para la predicción de series temporales de Material Particulado usando Regresión por Vectores de Soporte y Optimización por Enjambre de Partículas
La contaminación atmosférica por Material Particulado (PM) es un problema claramente reconocido a nivel mundial como uno de los factores de riesgo más importantes para la salud humana, en los últimos años han surgido diferentes modelos basados en inteligencia artificial para predecir la concentració...
- Autores:
-
Sepulveda Suescun, Juan Pablo
Alzate Zuluaga, Norbey Yovany
Murillo Escobar, Juan Pablo
Orrego Metaute, Diana Alexandra
Correa Ochoa, Mauricio Andres
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/5095
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5095
https://doi.org/10.24050/reia.v17i34.1347
- Palabra clave:
- SVR
PSO
Transformada Wavelet
Imputación de datos
Predicción
Regresión
SVR
PSO
Wavelet Transform
Data imputation
Prediction
Regression
- Rights
- openAccess
- License
- Revista EIA - 2020