Modelos Deep Learning en logística urbana para la predicción de la calidad del aire en la ciudad de Bucaramanga

El aumento de la población de las últimas décadas y el flujo de personas de las zonasrurales a las grandes ciudades ha ocasionado un incremento del volumen de desplazamientos de pasajeros y mercancías, así que, el tráfico se ha convertido en un factor relevante en la calidad de vida de las personas...

Full description

Autores:
Abril Ortiz, Paula Andrea
Porras Ojeda, Edgar Leonardo
Lamos Díaz, Henry
Ramírez Sierra, Yuly Andrea
Tipo de recurso:
http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22337
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/22337
Palabra clave:
Operations management
Urban logistics
Air quality
Investigation
Deep learning
LSTM
Environmental risk
Respiratory health
Dirección de operaciones
Logística urbana
Calidad del aire
Investigación
Deep Learning
LSTM
Riesgo medioambiental
Salud respiratoria
Rights
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/