Extracción de conocimiento mediante ventanas de tiempo en variables atmosféricas

La industrialización y el rápido crecimiento de zonas urbanas aumentan alarmantemente la presencia de contaminantes atmosféricos. Estos contaminantes afectan la calidad de vida de las personas y se crea una oportunidad de estudio para determinar su comportamiento atmosférico y la relación entre var...

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Main Authors: Fabián Nicolás Alvarez Palacios, Jaime Ismael Panata Rivera, Marcos Orellana, Irene Priscila Cedillo Orellana, Jorge Luis Zambrano-Martinez, Juan Fernando Lima
Format: Article
Language:English
Published: Escuela Superior Politécnica del Litoral 2022-11-01
Series:Revista Tecnológica
Subjects:
Online Access:https://rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/952
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Description
Summary:La industrialización y el rápido crecimiento de zonas urbanas aumentan alarmantemente la presencia de contaminantes atmosféricos. Estos contaminantes afectan la calidad de vida de las personas y se crea una oportunidad de estudio para determinar su comportamiento atmosférico y la relación entre variables meteorológicas presentes en el ambiente. Previo a esto, se aplicaron ventanas rodantes de tiempo para eliminar datos anómalos. A continuación, se identificaron variables y se segmentaron los datos a través del algoritmo X-means. También, dos clústeres que representan las relaciones entre pares de variables y la temporalidad de las ventanas de tiempo. Como resultado, se encontró una correlación inversa de -0,78 entre las variables de ozono y punto de rocío dentro de las horas de la jornada laboral.
ISSN:0257-1749
1390-3659