Show simple item record

dc.contributor.advisorVillanueva Talavera, Edwin Rafael
dc.contributor.authorParedes Salazar, Diego José
dc.date.accessioned2021-08-23T19:57:31Z
dc.date.available2021-08-23T19:57:31Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021-08-23
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/20140
dc.description.abstractEl presente trabajo explora los estudios en los cuales se utilizan técnicas de aprendizaje profundo para realizar predicción temporal de calidad del aire, de manera que se pueda comprender que características tendrían los modelos de aprendizaje profundo que tienen un mejor rendimiento con para realizar esta tarea y puedan utilizarse como línea base para desarrollar modelos similares en el contexto de la ciudad de lima. Esta revisión de literatura se realiza con el objetivo de poder obtener los modelos de aprendizaje profundo que estén teniendo un mejor rendimiento en la actualidad al predecir temporalmente la calidad del aire mediante un procedimiento que garantice objetividad y reproducción de resultados. Para ello, se realiza una revisión sistemática de literatura que garantiza el uso de procedimientos estructurados y definidos para conocer las preguntas de investigación que guían la exploración de los estudios de predicción temporal de calidad del aire, los motores de búsqueda considerados para la revisión y las cadenas de búsqueda asociadas tanto a las preguntas de investigación como los motores de búsqueda, de manera que estas se puedan ejecutar y reproducir la obtención de estudios. Las respuestas se reportan en un formulario de extracción con datos relacionados a las arquitecturas de aprendizaje profundo, limitaciones de los modelos empleados y el rendimiento obtenido por cada modelo en cada estudio. Al finalizar el estudio, se concluye que se puede desarrollar un modelo basado en una arquitectura adecuada de aprendizaje profundo para poder atacar el problema de la predicción inadecuada de calidad del aire en Lima al percatar su efectividad reportada en la literatura para otras localidades en el mundo, considerando que dichos modelos deben tomarse únicamente como una línea base y que deben ajustarse a la localidad de Lima para obtener predicciones adecuadas a su entorno.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectAprendizaje profundoes_ES
dc.subjectAire--Contaminaciónes_ES
dc.subjectCalidad del aire--Perú--Limaes_ES
dc.titlePredicción temporal de calidad del aire en Lima a partir de datos de estaciones de bajo costo y Aprendizaje Automático: una revisión de literaturaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameBachiller en Ciencias con mención en Ingeniería Informáticaes_ES
thesis.degree.levelBachilleratoes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineCiencias con mención en Ingeniería Informáticaes_ES
renati.advisor.dni29714308
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6540-1230es_ES
renati.author.dni73374659
renati.discipline612286es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#bachilleres_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess