Predicción de contaminantes atmosféricos mediante el clasificador ganma

Abstract

En la presente tesis se aborda el tema de la predicción de contaminantes atmosféricos; más específicamente, de la ciudad de México y haciendo uso del clasificador Gamma. El clasificador Gamma es un modelo basado en las memorias asociativas Alfa-Beta, ambas creadas en el Centro de Investigación en Computación del IPN. Este clasificador entra en la categoría de enfoque asociativo de reconocimiento de patrones y ha demostrado su utilidad en di¬ferentes aplicaciones. Otra contribución de esta tesis es la propuesta de ciertas metodologías para realizar una predicción de contaminantes atmosféricos más precisa. Se presentan varios experimentos de predicción de la concentración de 7 contaminantes de la Ciudad de México, así como un análisis de desempeño en la predicción de cada uno de ellos. Con este trabajo de tesis se espera hacer una aportación importante en el campo de predicción de contaminantes atmosféricos. Un área que concierne no sólo a la Ciudad de México, sino a todo el mundo. // In the current thesis the main topic is the prediction of environmental pollution; more specifically, in Mexico City and using the Gamma classifier. The Gamma classifier is a model based on the Alpha-Beta associative me¬mories, both introduced at the Computing Research Center of the IPN. This classifier belongs to the associative approach pattern recognition and had proved its utility in different applications. Other contributions of this work thesis are some methodologies proposed in order to do a better prediction. Also, there are several experiments presented about concentration predic¬tion’s of seven kinds of pollutants in M´exico City, as well as a performance analysis in prediction for each one. With this work thesis we hope to do a very important contribution in the prediction of environmental pollution. A topic that is very important not only in Mexico City but also in all the world.