Modelos de Aprendizaje Profundo para la Identificación del Impacto del COVID 19 en la Calidad del Aire en Colombia

dc.contributor.advisorLamos Díaz, Henry
dc.contributor.authorNúñez Silva, Karen Lisbeth
dc.contributor.authorFlórez Guerrero, Silvia Juliana
dc.contributor.evaluatorReyes Rodriguez, Juan Felipe
dc.contributor.evaluatorDíaz Jaimes, María del Pilar
dc.date.accessioned2023-08-10T14:10:32Z
dc.date.available2023-08-10T14:10:32Z
dc.date.created2023-08-07
dc.date.issued2023-08-07
dc.description.abstractLa contaminación del aire y su impacto en la salud ha sido una problemática mundial, exponerse a los distintos contaminantes atmosféricos ha causado y causa millones de muertes en todo el planeta, con la llegada del COVID-19 y las medidas de confinamiento que trajo consigo, se creería que la calidad del aire mejoró notablemente en la mayor parte de las regiones. Este proyecto de grado propone analizar los índices de Material Particulado (PM2.5), Dióxido de Nitrógeno (NO2) y Ozono Troposférico (O3) antes y durante la pandemia para las ciudades de Cali, Bucaramanga y Bogotá, utilizando modelos de Aprendizaje Profundo para predecir su comportamiento y que con los resultados obtenidos, las autoridades puedan diseñar planes de acción para disminuir estos contaminantes atmosféricos y mejorar la calidad de vida, se eligieron estos modelos Deep Learning ya que tienen la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos y modelar patrones no lineales, lo que los hace más precisos que otros métodos estadísticos.
dc.description.abstractenglishAir pollution and its impact on health has been a worldwide problem, exposure to different atmospheric pollutants has caused and causes millions of deaths around the planet, with the arrival of COVID-19 and the confinement measures it brought with it, it would be believed that air quality improved significantly in most regions. This degree project proposes to analyze the indices of Particulate Matter (PM2. 5), Nitrogen Dioxide (NO2) and Tropospheric Ozone (O3) before and during the pandemic for the cities of Cali, Bucaramanga and Bogota, using Deep Learning models to predict their behavior and with the results obtained, the authorities can design action plans to reduce these air pollutants and improve the quality of life, these Deep Learning models were chosen because they have the ability to process large volumes of data and model nonlinear patterns, which makes them more accurate than other statistical methods.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Industrial
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14772
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Industrial
dc.publisher.schoolEscuela de Estudios Industriales y Empresariales
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectCOVID 19
dc.subjectCalidad del aire
dc.subjectAprendizaje Profundo
dc.subjectRedes Neuronales
dc.subject.keywordCOVID 19
dc.subject.keywordAir Quality
dc.subject.keywordDeep Learning
dc.subject.keywordNeural Networks
dc.titleModelos de Aprendizaje Profundo para la Identificación del Impacto del COVID 19 en la Calidad del Aire en Colombia
dc.title.englishDeep Learning models for identifying the impact of Covid 19 on Air Quality in Colombia
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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