Aplicación de modelos de aprendizaje de máquina e imágenes digitales para el pronóstico de la calidad del aire.
La contaminación atmosférica representa graves impactos sobre la salud de la población; particularmente la exposición a altas concentraciones de ozono troposférico puede provocar problemas respiratorios y cardiovasculares, es por esto que un sistema eficiente de seguimiento y monitoreo de la calidad...
- Autores:
-
García Rojas, Raúl Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/46051
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/46051
- Palabra clave:
- machine learning
convolutional neural networks
tropospheric ozone
Ingeniería Ambiental
Ingeniería
Aire -- Calidad
Ozono troposférico
Aprendizaje automático
redes neuronales convolucionales
- Rights
- openAccess
- License
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