Logo
Logo
Campo de búsqueda / búsqueda general

 
Autor
Título
Tema

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorACOSTA CEJA, JUAN ANGEL-
dc.coverage.temporal<dc:subject>info:eu-repo/classification/cti/1</dc:subject>-
dc.date.accessioned2024-12-13T18:40:48Z-
dc.date.available2024-12-13T18:40:48Z-
dc.date.issued2024-11-
dc.identifier.urihttp://ilitia.cua.uam.mx:8080/jspui/handle/123456789/1231-
dc.description.abstractLa contaminación atmosférica es uno de los principales problemas en grandes ciudades como la Ciudad de México, donde altos niveles de contaminantes afectan la salud pública y el medio ambiente. Ante esta situación, el análisis de datos meteorológicos y de calidad del aire se vuelve indispensable para desarrollar modelos predictivos precisos que ayuden a los gobiernos de gestionar y reducir los niveles de contaminación. En este contexto, la selección de características de forma eficiente es importante para mejorar el desempeño y eficiencia de los modelos, ya que permite reducir la dimensionalidad de los datos reduciendo la pérdida de la exactitud de las predicciones. Este estudio se enfoca en la selección de variables meteorológicas relevantes para la clasificación del Índice Aire Salud, empleando una combinación de técnicas de Aprendizaje Automático y Teoría de Gráficas. Se implementaron varios métodos de selección de características, incluyendo análisis de la regresión mediante el Operador de Selección y Contracción Absoluta Mínima (LASSO, por sus siglas en inglés), Análisis de Componentes Principales (PCA, por sus siglas en inglés) y árboles de decisión, como Árboles de Decisión Iterativos (ID3, por sus siglas en inglés) y Clasificación y Regresión con Árboles (CART, por sus siglas en inglés). Además, se utilizaron métricas de variabilidad como la varianza baja, la Diferencia Media Absoluta (MAD, por sus siglas en inglés) y la Relación de Dispersión (DR, por sus siglas en inglés), y se incorporaron métodos basados en Teoría de Gráficas para analizar las relaciones entre variables.en_US
dc.language.isoEspañolen_US
dc.publisherUAM, Unidad Cuajimalpa, División de Ciencias Naturales e Ingenieríaen_US
dc.subjectContaminación del aire - Tesis y disertaciones académicasen_US
dc.subjectCalidad del aireen_US
dc.subjectControl de calidad del aireen_US
dc.titleSelección de variables meteorológicas para la clasificación de los índices de contaminaciónen_US
dc.typeTesis de maestríaen_US
Aparece en las colecciones:Tesis

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción TamañoFormato 
Selección de variables meteorológicas para la clasificación de los índices de contaminación.pdf2.26 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.