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:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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SVR PSO Transformada Wavelet Imputación de datos Predicción Regresión SVR PSO Wavelet Transform Data imputation Prediction Regression |
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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 concentración de PM, con el fin de generar sistemas de alerta temprana que eviten la exposición de las personas. En este trabajo, se analizó un esquema de caracterización en el dominio tiempo-frecuencia usando la transformada Wavelet para la predicción de series temporales de PM10 y PM2.5 usando un algoritmo de Regresión por Vectores de Soporte optimizado por Enjambre de Partículas (SVR-PSO), además, se evaluó el efecto de la imputación de datos sobre las estimaciones. Los resultados obtenidos mostraron que, empleando características temporales, más las características tiempo-frecuencia propuestas, se obtiene el mejor desempeño de la SVR-PSO, además se encontró que el uso de la imputación de datos no afecta el desempeño de la SVR-PSO. El sistema propuesto en este trabajo permite disminuir el error de las estimaciones de concentración de PM10 y PM2.5 haciendo uso de características tiempo-frecuencia y es capaz de operar de forma robusta contra datos perdidos, aumentando su viabilidad de ser implementado en escenarios reales. |
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En este trabajo, se analizó un esquema de caracterización en el dominio tiempo-frecuencia usando la transformada Wavelet para la predicción de series temporales de PM10 y PM2.5 usando un algoritmo de Regresión por Vectores de Soporte optimizado por Enjambre de Partículas (SVR-PSO), además, se evaluó el efecto de la imputación de datos sobre las estimaciones. Los resultados obtenidos mostraron que, empleando características temporales, más las características tiempo-frecuencia propuestas, se obtiene el mejor desempeño de la SVR-PSO, además se encontró que el uso de la imputación de datos no afecta el desempeño de la SVR-PSO. El sistema propuesto en este trabajo permite disminuir el error de las estimaciones de concentración de PM10 y PM2.5 haciendo uso de características tiempo-frecuencia y es capaz de operar de forma robusta contra datos perdidos, aumentando su viabilidad de ser implementado en escenarios reales.Atmospheric pollution by particulate matter is a problem recognized worldwide as a major risk factor for human health, over last years different models based on artificial intelligence has been proposed to forecast particulate matter concentration with the purpose of generate early warning systems that avoid people exposition. This paper analyzed a characterization scheme in time-frequency domain using the Wavelet to predict time series of PM10 and PM2.5 using the Support Vector Regression optimized with Particle Swarm Optimization (SVR-PSO). This paper also evaluated the effect of data imputation over estimations. Results showed that using time characteristics along with time-frequency characteristics SVR-PSO reach its best performance, also, it was found that use of data imputation does not affect SVR-PSO performance. The system proposed in this paper allow to estimate PM10 and PM2.5 concentrations with less error through time-frequency characteristics, in addition, it is capable to operate robustly against missing data, which improve its viability to be implemented in real scenarios.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2020https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1347SVRPSOTransformada WaveletImputación de datosPredicciónRegresiónSVRPSOWavelet TransformData imputationPredictionRegressionAnálisis de características tiempo-frecuencia para la predicción de series temporales de Material Particulado usando Regresión por Vectores de Soporte y Optimización por Enjambre de PartículasTime-Frequency characteristics analysis for forecasting time series of particulate matter using Support Vector Regression and Particle Swarm OptimizationArtículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Ahmat Zainuri, N., Aziz Jemain, A. and Muda, N. 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