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http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/8466
Título : | Aplicación de minería de datos en el análisis de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas |
Autor : | Orellana Cordero, Marcos Patricio Andrade Durazno, Pedro Sebastián |
Palabras clave : | MINERÍA DE DATOS;CONTAMINANTE ATMOSFÉRICO;K-MEANS;CALIDAD DEL AIRE |
Fecha de publicación : | 2018 |
Editorial : | Universidad del Azuay |
Resumen : | La contaminación del aire afecta directamente a la salud de las personas y causa grandes problemas al medio ambiente, se han implementado en varios países sensores que recolectan información del aire en tiempo real. Éste trabajo se enfocó en la aplicación de minería de datos en el análisis de los datos de contaminantes atmosféricos y variables meteorológicas aplicando algoritmos de clustering no supervisados. El mejor algoritmo de clustering tanto en precisión como agrupamiento de datos fue el algoritmo DBSCAN. La información se presentó a través; de matrices de correlación y series de tiempo entre variables con ventanas de duración. Entre los resultados más relevantes, por ejemplo, se obtuvo que el Ozono tiene una fuerte correlación con la temperatura. |
metadata.dc.description.degree: | Ingeniero en Sistemas y Telemática |
URI : | http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/8466 |
Aparece en las colecciones: | Facultad de Ciencias de la Administración |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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14184.pdf | Trabajo de Graduación | 3,44 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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