Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Pollution Alarm System in Mexico
Año:2009
Áreas de investigación
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
Air pollution is one of the most important environmental problems. The prediction of air pollutant concentrations would allow taking preventive measures such as reducing the pollutant emission to the atmosphere. This paper presents a pollution alarm system used to predict the air pollution concentrations in Salamanca, Mexico. The work focuses on the daily maximum concentration of PM10. A Feed Forward Neural Network has been used to make the prediction. A database used to train the Neural Network corresponds to historical time series of meteorological variables (wind speed, wind direction, temperature and relative humidity) and air pollutant concentrations of PM10 along a year. Our experiments with the proposed system show the importance of this set of meteorological variables on the prediction of PM10 pollutant concentrations and the neural network efficiency. The performance estimation is determined using the Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE).
Internacional
Si
Nombre congreso
IWANN 2009
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Salamanca, España
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-3-642-02477-1
DOI
10.1007/978-3-642-02478-8_167
Fecha inicio congreso
10/06/2009
Fecha fin congreso
12/06/2009
Desde la página
1336
Hasta la página
1343
Título de las actas
Bio-Inspired Systems : Computational and Ambient Intelligence (IWANN 039;09). LCNS 5517
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Antonio Vega-Corona (UDG)
  • Autor: María Guadalupe Cortina Januchs (UPM)
  • Autor: Jose Miguel Barron Adame (UPM)
  • 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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