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...
- 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/