Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Forecasting SO2 Air Pollution in Salamanca, Mexico using an ADALINE
Año:2008
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial,
  • Automática,
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
A comparison between a linear regression model and a Non-linear regressionmodel is presented in this work for forecasting of pollution levels due to SO2 in Salamanca city, Gto. Prediction is performed by means of an Adaptive Linear Neural Network (ADALINE) and a Generalized Regression NeuralNetwork (GRNN). Prediction experiments are realized for 1, 12 and 24 hours in advance, and the results for linear regression have been satisfactory. The performance estimation of both models are determined using the Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE). Obtained results are compared. The final results indicated that ADALINE outperforms the past approach using GRNN.
Internacional
Si
Nombre congreso
Proceedings of the 5th Virtual International conference on Intelligent Production Machines and Systems, I*$PROMS 2009. te anexo la publicación, saludos
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Virtual
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-904445-81-4
DOI
Fecha inicio congreso
01/07/2008
Fecha fin congreso
14/07/2008
Desde la página
232
Hasta la página
237
Título de las actas
Innovative Production Machines and Systems. D.T. Pham, E.E. Eldukhri and A.J. Soroka (eds) © 2008 MEC. Cardiff University, UK.
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: US Mendoza (Universidad de Guanajuato, Facultad de Ingeniería Mecánica, Eléctrica y Electrónica, México.)
  • Autor: María Guadalupe Cortina Januchs (UPM)
  • Autor: Jose Miguel Barron Adame (UPM)
  • Autor: A Vega-Corona (Universidad de Guanajuato, Facultad de Ingeniería Mecánica, Eléctrica y Electrónica, México.)
  • Autor: Diego Andina De la Fuente (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Automatización en Señal y Comunicaciones (GASC)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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