000			02159nam a22003377i 4500
001			AZUAY-85380
003			AZUAY
005			20251111043014.0
008			251108b ||||||||qm||| 00| | d
040			_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda
041	0		_aspa
084			_aUDA-BG T15343
100	1		_aCalle Beltrán, Miguel Ángel, _eautor
245	1	0	_aImputación de datos a partir de la búsqueda de patrones en un conjunto de datos de contaminantes atmosféricos
264	3	1	_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, _c2020
300			_a45 páginas
300			_bDigital
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aIngeniero en Sistemas y Telemática
520	3		_bLos sensores de contaminantes atmosféricos capturan gran cantidad de datos, parte de esta información se pierde por diversas causas incluyendo errores en los sensores y errores humanos. Este trabajo plantea una solución a este inconveniente con la imputación de datos perdidos a través de una red neuronal NARX implementada en Matlab para el relleno de estos datos. El pre-procesamiento de los datos incluyó la estandarización de las variables de entrada, y la eliminación los valores atípicos. Posteriormente se calculó el valor del ángulo entre los niveles de las variables de entradas considerando intervalos de 10 minutos. La red neuronal utiliza como variables de entrada los contaminantes O3, CO, NO2, SO2, PM2_5 y Temperatura de acuerdo al análisis previo de interacciones entre contaminantes. El O3 y NO2 muestran los mejores resultados con valores de R = 0.85 y R=0.73 respectivamente, valores obtenidos con el conjunto de pruebas.
650	1	4	_aIMPUTACIÓN DE DATOS
650	1	4	_aMINERÍA DE DATOS
650	1	4	_aRED NARX
650	1	4	_aREDES NEURONALES
650	1	4	_aRELLENO DE DATOS FALTANTES
700	1		_aOrtega Chasi, Patricia Margarita , _edirector de Tesis
856	4	0	_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/9712 _yVer documento en línea
942			_2z _c6
999			_c38241 _d38241