Forecasting the pollution levels in urban environements
Malak, Marcin
Espinosa, Antonio, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Fecha:	2019
Descripción:	56 pag.
Resumen:	The research activity described in this paper is focused on describing an approach to the problem of the prediction of pollution in urban areas. In general, applied to the incremental concentration of elements in urban areas. In this paper we analyze the use of deep learning models in this type of prediction problems. A study of the problem and a model of estimation of a set of elements present in urban air based on a study of their correlation coefficients is presented. Finally, an application of the Recurrent Neural Network (RNN) models with specific structures such as Long Short Term Memory (LSTM) is presented to analyze this problem.
Resumen:	L'activitat de recerca descrita en aquest treball està centrada en descriure una aproximació al problema de la predicció de la pol·lució en àreas urbanes. En general, aplicat a la concentració incremental de elements a les àrees urbanes. En aquest treball s'analitza la utilització de models deep learning en aquest tipus de problemes de predicció. Es presenta un estudi del problema i un model d'estimació d'un conjunt d'elements presents a l'aire urbà basat en un estudi dels seus coeficients de correlació. Finalment, es presenta una aplicació dels models Recurrent Neural Network (RNN) amb estructures específiques como Long Short Term Memory (LSTM) per analitzar aquest problema.
Resumen:	La actividad de investigación descrita en este trabajo está centrada en describir una aproximación al problema de la predicción de la polución en áreas urbanas. En general, aplicado a la concentración incremental de elementos en las áreas urbanas. En este trabajo se analiza la utilización de modelos deep learning en este tipo de problemas de predicción. Se presenta un estudio del problema y un modelo de estimación de un conjunto de elementos presentes en el aire urbano basado en un estudio de sus coeficientes de correlación. Finalmente, se presenta una aplicación de los modelos Recurrente Neural Network (RNN) con estructuras específicas como Long Short Term Memory (LSTM) para analizar este problema.
Derechos:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Lengua:	Anglès
Titulación:	Enginyeria de Telecomunicació / Telecommunication Engineering [4313797]
Plan de estudios:	Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació / Telecommunication Engineering [1170]
Documento:	Treball de fi de postgrau

56 p, 3.6 MB

El registro aparece en las colecciones:
Documentos de investigación > Trabajos de investigación y proyectos de final de carrera > Ingeniería. TFM