Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Environmental Time Series Analysis by Self-Organizing Map Neural Networks
Año:2009
Áreas de investigación
  • Matemáticas,
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
Self-Organizing Maps (SOM) are a well know classification tool, commonly used in a wide variety of problems. The two important features of SOM, topological preservation and easy visualization, give it great potential for analyzing multi-dimensional time series, specifically air concentrationtime series in an urban monitoring network. In order to reveal structures and environmental behavior, this paper research the application of SOM in the representation of multi-dimensional air time series. First, SOMs are applied to cluster the time series and to project each multi-dimensional vector onto a two-dimensional SOM while preserving the topological relationships of the original data. Then, the easy visualization of the SOMs is utilized to investigate the physical meaning of the clusters as well as how the air concentration vectors evolve with time. Analysis of real world air data shows the effectiveness of these methods for air concentrations analysis, for they can capture the nonlinear information of air concentrations data
Internacional
Si
Nombre congreso
1st European Workshop on Turbulence and Fractals
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Madrid, Es`paña
Revisores
Si
ISBN o ISSN
1870-4069
DOI
Fecha inicio congreso
10/12/2009
Fecha fin congreso
10/12/2009
Desde la página
8
Hasta la página
14
Título de las actas
Proc. of 1st European Workshop on Turbulence and Fractals
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Antonio Vega-Corona (UG)
  • Autor: Jose Miguel Barron Adame (UPM)
  • Autor: María Guadalupe Cortina Januchs (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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