Identificación de patrones temporales de PM10 basados en análisis espectral singular
Este estudio propone mejorar la precisión en la predicción de la calidad del aire. Para ello se considera una adaptación híbrida. Se basa en una integración del análisis del espectro singular y redes neuronales recurrente a la memoria de corto y largo plazo; El SSA se aplica a la serie temporal orig...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Monografía o trabajo académico |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
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| Sumario: | Este estudio propone mejorar la precisión en la predicción de la calidad del aire. Para ello se considera una adaptación híbrida. Se basa en una integración del análisis del espectro singular y redes neuronales recurrente a la memoria de corto y largo plazo; El SSA se aplica a la serie temporal original para dividir la señal y el ruido, que luego se predicen por separado y se suman para obtener los pronósticos finales. Este método híbrido proporcionó un mejor rendimiento en comparación con otros métodos. |
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