Desarrollo de un componente de Deep Learning para el procesamiento de datos medio ambientales para la plataforma URB@NECOLIFE

El Grupo de Investigación COMBA I+D de la Universidad Santiago de Cali, junto con la Universidad de Vigo y el Centro Universitario de la Defensa de España (CUD), han desarrollado el macroproyecto llamado Urb@nEcoLife. El cual busca, a través de una red de sensores móviles, capturar datos relacionados con la contaminación del aire. En el siguiente trabajo se muestra la implementación de la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining CRISDM, con el fin de resolver y predecir posibles problemas medio ambientales de la ciudad Cali – Colombia, usando como base un algoritmo de red neuronal recurrente para procesar las series de tiempo armadas de los datos de contaminación de los años 2010 – 2017. Dentro del proyecto se exploraron.

• Autores: Chaparro Cuadros, Cristian Alejandro
• Tipo de recurso: Masters Thesis
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana Cali
• Repositorio: Vitela
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2091
• Acceso en línea: https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2091
• Palabra clave: Machine learning; Deep learning; Data analytics; Urban data
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/