RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Predicción de los niveles de polución atmosférica en Tenerife mediante técnicas de machine learning
A1 Domínguez García, Carlos
A2 Grado en Ingeniería Informática
K1 Contaminación
K1 Tenerife
K1 Machine Learning
K1 Contaminación
K1 Tenerife
K1 Aprendizaje automático
AB El objetivo de este trabajo ha sido realizar predicciones de la concentración delcontaminante conocido como PM2.5, se trata de polvo en suspensión de un diámetromenor a 2.5 micrómetros. El proyecto se centra en la zona de Santa Cruz de Tenerifeusando datos históricos de contaminantes de la atmósfera y de variables meteorológicaspara entrenar modelos de aprendizaje automático. Así se pretende contribuir al desarrollode un plan preventivo de la calidad del aire para avisar a la población en caso de que seprevea un nivel de contaminación potencialmente dañino a la salud.Como parte del proyecto se ha desarrollado un software para la extracción de datosrelativos a la contaminación en Tenerife. Se ha usado PostgreSQL como base de datosrelacional para almacenar estos datos. Se han construido modelos de aprendizaje automático usando Python como lenguaje de programación. Y se ha desarrollado una aplicaciónweb para mostrar a los usuarios las últimas medidas en el sistema y predicciones devalores futuros.
YR 2019
FD 2019
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/16555
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/16555
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 05-may-2025