Optimización de modelo de partículas contaminantes utilizando el algoritmo de optimización de forrajeo bacteriano BFOA

María Del Carmen Cabrera Hernández

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Marco Antonio Aceves Fernandez	es_ES
dc.creator	María Del Carmen Cabrera Hernández	es_ES
dc.date	2019-10-03
dc.date.accessioned	2019-11-12T21:46:39Z
dc.date.available	2019-11-12T21:46:39Z
dc.date.issued	2019-10-03
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1664
dc.description	El monitoreo de la calidad del aire es un problema que se ha vuelto elemental para la humanidad, ya que cuando la calidad del aire es deficiente, constituye una amenaza seria para la salud, concretamente, el material particulado es uno de los contaminantes con mayor impacto en la calidad del aire. El material particulado se encuentra compuesto de partículas de materia sólida y líquida que es causante de enfermedades del sistema respiratorio y cardiovascular, esto debido a su tamaño, en el orden de los micrómetros (µm), y que se clasifica como PM10 (10 µm) y PM2.5(2.5µm), además cabe mencionar que su comportamiento ha demostrado ser no lineal. Dada la complejidad del problema, la Inteligencia artificial es una herramienta ideal para encontrar una solución, en el presente trabajo, el objetivo principal es la optimización de un modelo base, en este caso generado por el método ANFIS, para predecir la concentración de partículas contaminantes, en específico PM10, utilizando algoritmos de inteligencia de enjambre. Específicamente, se utiliza BFOA para la optimización, demostrando que es posible disminuir el error del modelo ANFIS. Y es por esto que, para comprobar la efectividad del modelo propuesto, se llevaron a cabo varios experimentos con los datos y los parámetros propios del algoritmo BFOA, esto, con el fin de en un futuro poder utilizar este método para generar herramientas de predicción del comportamiento del material particulado.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	Español	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Swarm Intelligence	es_ES
dc.subject	Bacterial Foraging	es_ES
dc.subject	Optimización	es_ES
dc.subject	Partículas contaminantes	es_ES
dc.subject	Predicción	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	Optimización de modelo de partículas contaminantes utilizando el algoritmo de optimización de forrajeo bacteriano BFOA	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	cahc820326mdfbrr09	es_ES
dc.contributor.identificador	AEFM780704HMCCRR09	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES