Predictive Ability of Improved Neural Network Models to Simulate Pollutant Dispersion
Este artc̕ulo comprende el uso de modelos de redes neuronales artificiales (ANN) como estrategia para la simulacin̤ de las caracters̕ticas de dispersin̤ de contaminantes en diferentes regiones. Estos modelos son desarrollados con base en 12 variables meteorolg̤icas y 6 parm̀etros asociados al trf̀ic...
Saved in:
| Other Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Predictive Ability of Improved Neural Network Models to Simulate Pollutant Dispersion |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
MARC
| LEADER | 00000nam a22000004a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | vpro15082 | ||
| 005 | 20201223000000.0 | ||
| 008 | 190928s2019 ck # g## #001 0#eng#d | ||
| 020 | |||
| 022 | |||
| 040 | |a CO-BoINGC | ||
| 041 | 0 | |a eng | |
| 245 | 1 | 0 | |a Predictive Ability of Improved Neural Network Models to Simulate Pollutant Dispersion |
| 246 | |a Habilidad predictiva de modelos de redes neuronales para simulacin̤ de la dispersin̤ de contaminantes | ||
| 264 | |a Bogot ̀(Colombia) : |b Revista VirtualPRO, |c 2019 | ||
| 520 | 3 | |a Este artc̕ulo comprende el uso de modelos de redes neuronales artificiales (ANN) como estrategia para la simulacin̤ de las caracters̕ticas de dispersin̤ de contaminantes en diferentes regiones. Estos modelos son desarrollados con base en 12 variables meteorolg̤icas y 6 parm̀etros asociados al trf̀ico. La habilidad predictiva y robustez de los modelos se determinan por medio de datos de las ciudades costeras de Chittagong and Dhaka. Los autores concluyen que los modelos ANN basados en este tipo de variables y parm̀etros presentan un mejor desempeǫ, permitiendo determinar patrones de dispersin̤ de la contaminacin̤ atmosfřica con aplicacin̤ en diferentes ciudades. | |
| 650 | \ | \ | |a Redes neuronales (Computadores) |
| 650 | \ | \ | |a Dispersin̤ de contaminantes |
| 650 | \ | \ | |a Contaminacin̤ |
| 650 | \ | \ | |a Control de la contaminacin̤ |
| 650 | \ | \ | |a Control de calidad del aire |
| 650 | \ | \ | |a Contaminantes |
| 650 | \ | \ | |a Contaminacin̤ del aire |
| 650 | \ | \ | |a Neural networks (Computer science) |
| 650 | \ | \ | |a Dispersion of pollutants |
| 650 | \ | \ | |a Environmental pollution |
| 650 | \ | \ | |a Pollution control |
| 650 | \ | \ | |a Air quality management |
| 650 | \ | \ | |a Pollutants |
| 650 | \ | \ | |a Air - Pollution |
| 650 | \ | \ | |a Modelos ANN |
| 650 | \ | \ | |a Variables meteorolg̤icas |
| 650 | \ | \ | |a Datos de trǹsito |
| 650 | \ | \ | |a Habilidad predictiva. |
| 650 | \ | \ | |a ANN models |
| 650 | \ | \ | |a Meteorological variables |
| 650 | \ | \ | |a Traffic data |
| 650 | \ | \ | |a Predicting ability. |
| 700 | \ | \ | |a Hossain Khandaker M. A. |
| 700 | \ | \ | |a Hindawi |
| 856 | |z Predictive Ability of Improved Neural Network Models to Simulate Pollutant Dispersion |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/habilidad-predictiva-de-modelos-de-redes-neuronales-para-simulacion-de-la-dispersion-de-contaminantes | ||