Implementación de un modelo del comportamiento de los niveles de concentración de PM10 utilizando herramientas de aprendizaje de máquina en la ciudad de Santa Marta
La investigación tiene como propósito implementar una herramienta de aprendizaje de máquina con la cual se logró modelar el comportamiento de los niveles de concentración de PM10 en la ciudad de Santa Marta que a futuro permitan establecer las posibles áreas de riesgo que se puedan presentar en la c...
- Autores:
-
Valencia Quintero, Ismael Ricardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad del Magdalena
- Repositorio:
- Repositorio Unimagdalena
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/2718
- Acceso en línea:
- http://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/2718
- Palabra clave:
- PM10
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Áreas de riesgo
Material particulado
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La investigación tiene como propósito implementar una herramienta de aprendizaje de máquina con la cual se logró modelar el comportamiento de los niveles de concentración de PM10 en la ciudad de Santa Marta que a futuro permitan establecer las posibles áreas de riesgo que se puedan presentar en la ciudad, según lo reglamentado en la Constitución Colombiana mediante la Resolución 610 de 2010 del Ministerio del Medio Ambiente. Este modelo fue implementado con base en los datos suministrados por la Corporación Autónoma del Magdalena (CORPAMAG), encargada de la administración del Sistema de Vigilancia de Calidad del Aire SVCA. |
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Este modelo fue implementado con base en los datos suministrados por la Corporación Autónoma del Magdalena (CORPAMAG), encargada de la administración del Sistema de Vigilancia de Calidad del Aire SVCA.Submitted by Solano Kellis (kellis9002@gmail.com) on 2018-11-28T00:14:24Z No. of bitstreams: 1 IS-00158.pdf: 4258843 bytes, checksum: 5d0f30ac19a409035620e13db0856df8 (MD5)Approved for entry into archive by mirlis bravo (mbravo@unimagdalena.edu.co) on 2019-06-11T15:44:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 IS-00158.pdf: 4258843 bytes, checksum: 5d0f30ac19a409035620e13db0856df8 (MD5)Made available in DSpace on 2019-06-11T15:44:03Z (GMT). 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