SISTEMA PROTOTIPO PARA LA
ESTIMACIÓN DEL COMPORTAMIENTO
DEL ÍNDICE DE CALIDAD DEL AIRE
USANDO TÉCNICAS DE APRENDIZAJE
COMPUTACIONAL
Desde una perspectiva medioambientalista
se encuentra que la principal fuente de
contaminación en los centros urbanos está
relacionada con la quema de combustibles
fósiles, principalmente*, ya que liberan a la
atmósfera contaminantes, en forma de
gases, vapores o partículas sólidas capaces
de mantenerse en suspensión.
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
PROBLEMÁTICA
* Ecologístas en Acción: 2006.
La propuesta que se aborda en este trabajo va orientada a la construcción de un conjunto de datos usando la meteorología e índice de calidad del aire (ICA). Teniendo en cuenta este conjunto de datos, se busca entrenar y validar un modelo descriptivo, que obtenga algún tipo de similitud entre los elementos del grupo de datos, y un modelo predictivo, que estime el índice de calidad del aire, utilizando diferentes técnicas de minería de datos.
• El problema de investigación implica la necesidad
de encontrar una estrategia para estimar el ICA en un entorno multivariable altamente aleatorio, mediante la utilización de técnicas de aprendizaje computacional, y además obtener modelos que garanticen un buen desempeño en sus resultados. Sin contar que dicho modelo debe ser implantado dentro de un plan de mantenimiento y supervisión.
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
DELIMITACIÓN
DELIMITACIÓN
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
Además se precisan datos de
meteorología de una zona especial
de la región del Cesar y de su
Índice
de
Calidad
del
Aire
monitoreado
por
máquinas
La calidad del aire ha emergido como
el mayor factor de contribución a la
calidad de Vida en las zonas urbanas,
y
especialmente
en
las
áreas
densamente
pobladas
e
industrializadas
*JUSTIFICACIÓN
Desarrollar un estudio de este estilo en
una zona de gran influencia a este
tipo de contaminantes como la ciudad
de Valledupar, propensa a desarrollar
problemas en la salud pública, es muy
ventajoso ya que la investigación sería
pionera en este ámbito en la región.
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
JUSTIFICACIÓN
OBJETIVO GENERAL
•
Desarrollar un sistema prototipo para
la estimación del comportamiento del
índice de calidad del aire usando
técnicas
de
aprendizaje
computacional
OBJETIVOS
ESPECÍFICOS
• Construir un conjunto de datos de meteorología e índice de calidad del aire apropiado para el entrenamiento y
validación de modelos descriptivos y predictivos de aprendizaje computacional.
• Diseñar, implementar y evaluar un modelo descriptivo de datos de meteorología e índice de calidad del aire, basado en técnicas de aprendizaje computacional.
• Diseñar, implementar y evaluar un modelo predictivo,
basado en técnicas de aprendizaje computacional, para la estimación del índice de calidad del aire.
METODOLOGÍA
La metodología que se va a usar es la
propia para proyectos de esta envergadura,
usada para desarrollas trabajos donde se
estudien los Métodos de Minería de Datos,
como es el Modelo CRISP-DM)
*.
Dentro de esta concepción, la investigación se enmarca dentro de 4 fases.
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
METODOLOGÍA
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
Fase 1 - Construir un conjunto de datos de
METODOLOGÍA
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
Fase 2 - Diseñar, implementar y evaluar un modelo
METODOLOGÍA
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
Fase 3 - Diseñar, implementar y evaluar un modelo
METODOLOGÍA
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
• Fase 4 - Implementar el sistema de estimación y
CRONOGRAMA
ÍNDICE PRELIMINAR
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
1. Introducción 2. Objetivos
i. Objetivo General
ii. Objetivos Específicos 3. Estado del Arte
i. Antecedentes ii. Escuelas
iii. Análisis Preliminar y Justificación
4. Contaminación Atmosférica
i. Monitorización Atmosférica
ii. El Problema de la Contaminación Atmosférica
iii. Contaminantes Criterio
iv. Guías y Normas de la Calidad del Aire v. Índice de la Calidad
ÍNDICE PRELIMINAR
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
5. Preparación de los datos i. Recolección y
Descripción de Datos ii. Exploración de Datos iii. Preparación del
Conjunto de Datos
a. Selección de Datos b. Limpieza de Datos c. Lista de Datos
6. Métodos descriptivos, Fase de modelado y evaluación
i. Métodos Descriptivos ii. Selección y Modelaje
descriptivo
iii. Evaluación del Modelo descriptivo
iv. Análisis y Evaluación de Resultados del
ÍNDICE PRELIMINAR
Ing. Jhon Jairo Anaya Díaz
8. Implementación i. Plan de
Implementación ii. Plan de
Mantenimiento y Supervisión 9. Conclusiones 10.Recomendaciones 11.Referencias bibliográficas 12.Anexos
7. Método predictivos, Fase de modelado y evaluación i. Métodos Predictivos
ii. Selección y Modelaje predictivo
iii. Evaluación del Modelo Predictivo
