000			02139nam a22003257i 4500
001			AZUAY-94329
003			AZUAY
005			20251111043103.0
008			251108b ||||||||qm||| 00| | d
040			_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda
041	0		_aspa
084			_aUDA-BG T20039
100	1		_aAyavaca Criollo, Gabriel Marcelo, _eautor
245	1	0	_aAnálisis de la calidad de las asociaciones de contaminantes y variables meteorológicas por estacionalidad
264	3	1	_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Posgrados, _c2024
300			_a48 páginas
300			_bDigital
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aMagíster en Sistemas de Información, mención Inteligencia de Negocios
520	3		_bLa contaminación atmosférica, intensificada por el crecimiento urbano e industrial, afecta la salud y calidad de vida en Cuenca - Ecuador, donde el tráfico y las emisiones industriales son las principales fuentes de contaminación. Este estudio propone analizar la calidad de las asociaciones de contaminantes atmosféricos y variables meteorológica por estacionalidad durante el año 2018. Se utilizó árboles de decisión y un conjunto de datos que incluye niveles de contaminantes y variables meteorológicas, realizando limpieza, discretización y modelado estacional. Los resultados muestran que la temperatura y radiación UV influyen en los niveles de ozono, con variaciones estacionales en la precisión del modelo, resaltando la necesidad de ajustes para niveles altos de contaminación. El estudio demuestra la aplicabilidad de técnicas de aprendizaje automático en el análisis ambiental y enfatiza la importancia de enfoques integrados para la gestión de la calidad del aire.
650	1	4	_aÁRBOLES DE DECISIONES
650	1	4	_aCONTAMINANTES ATMOSFÉRICOS
650	1	4	_aMINERÍA DE DATOS
650	1	4	_aVARIABLES METEOROLÓGICAS
700	1		_aPintado Zumba, Pablo Fernando, _edirector de Tesis
856	4	0	_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/14459 _yVer documento en línea
942			_2z _c6
999			_c45002 _d45002