Predicción de la contaminación del aire por partículas (PM10) mediante Machine Learning K-Nearest Neighbors
DOI:
https://doi.org/10.18041/2322-8415/ingelibre.2024.v13n23.11352Palavras-chave:
Contaminación del aire, Predicción, Material Particulado (PM10), KNN, KennedyResumo
En la actualidad, la contaminación del aire es un tema que ha venido tomando cada vez más relevancia,
puesto que ha aumentado debido a la urbanización, industrialización, entre otras; además, es un grave
problema que afecta a la salud de las personas y al medio ambiente. Es causada por la emisión de gases
tóxicos ocasionados ya sea por actividades industriales y/o antropogénicas. La calidad del aire se ha
convertido en una preocupación global, y se requieren medidas para reducir las emisiones y mejorar la calidad
del aire en todo el mundo. Esta investigación permitió predecir los valores de material particulado PM10 en la
localidad de Kennedy en Bogotá con ayuda del algoritmo de Machine Learning K-Nearest Neighbors, además,
de obtener resultados alentadores frente a la generalización de los datos de prueba, demostrando una buena
confiabilidad ante sus predicciones.
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Referências
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