Regresar

Imputaci?n de datos a partir de la b?squeda de patrones en un conjunto de datos de contaminantes atmosf?ricos

Abstract:

Los sensores de contaminantes atmosf?ricos capturan gran cantidad de datos, parte de esta informaci?n se pierde por diversas causas incluyendo errores en los sensores y errores humanos. Este trabajo plantea una soluci?n a este inconveniente con la imputaci?n de datos perdidos a trav?s de una red neuronal NARX implementada en Matlab para el relleno de estos datos. El pre-procesamiento de los datos incluy? la estandarizaci?n de las variables de entrada, y la eliminaci?n los valores at?picos. Posteriormente se calcul? el valor del ?ngulo entre los niveles de las variables de entradas considerando intervalos de 10 minutos. La red neuronal utiliza como variables de entrada los contaminantes O3, CO, NO2, SO2, PM2_5 y Temperatura de acuerdo al an?lisis previo de interacciones entre contaminantes. El O3 y NO2 muestran los mejores resultados con valores de R = 0.85 y R=0.73 respectivamente, valores obtenidos con el conjunto de pruebas.