Análisis de la redundancia de los sistemas de medición de la calidad del aire en entornos urbanos
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Date
2021
Authors
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Publisher
Universidad Santiago de Cali
Abstract
Description
La contaminación ambiental es un problema que afecta a nuestro entorno y se ve reflejado tanto en la naturaleza como en las personas. Aumentos de temperatura, emisión de gases, mayor concentración poblacional y vehicular, hacen parte de los desafíos que afronta la sociedad. Este y otros problemas han provocado que la humanidad empiece a preocuparse seriamente por controlar y monitorear la contaminación ambiental. Este proyecto se basa en la información capturada en la red de sensores móviles que recopila datos de los contaminantes y en la plataforma de software colaborativo de CrOWD basada en crowdsourcing, para hacer análisis de datos a través de herramientas de deep learning. De acuerdo con lo anterior, el proyecto CrOWD, implementó tres pilares importantes como crowdsourcing, red de sensores y tratamiento de datos [1], para lo cual se hace necesario desarrollar servicios basados en los datos de la red de sensores y la plataforma de crowdsourcing. Esto con el fin de informar eventos de predicción entre las estaciones evaluadas y sus relaciones, enfocándose en el grado de asociación sobre los contaminantes nocivos en la ciudad de París (Francia). Nuestra contribución es un análisis de la redundancia de los sistemas de medición de la calidad del aire. Para ello, se hizo un análisis de 13 estaciones de la ciudad de París (Francia), donde se evaluaron sus contaminaciones nocivas, y por medio de métodos como el del coeficiente de correlación y entropía cruzada se logró predecir cuándo dos estaciones son altamente relacionables.
Keywords
Deep Learning, Correlación, Entropía Cruzada, Contaminación Del Aire
Citation
Rojas, C. N. (2021). Análisis de la redundancia de los sistemas de medición de la calidad del aire en entornos urbanos. Universidad Santiago de Cali.