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- W2149311577 abstract "Se diseno una red neuronal artificial (RNA) para hacer predicciones de valores de concentraciones horarias de material particulado fino en la atmosfera. El estudio esta basado en los datos de tres anos de series de tiempo de pm2.5 (material particulado suspendido de 2,5 micrones de diametro), obtenidos en una estacion centrica de la Red MACAM de la ciudad de Santiago de Chile, entre los anos 1994 y 1996. Para obtener el espaciamiento optimo de los datos, asi como el numero de datos hacia atras necesarios para pronosticar el valor futuro, se aplicaron dos test estandar usados en estudio de sistemas dinamicos, como Informacion Mutua promedio (AMI) y Falsos Vecinos mas Cercanos (FNN). De esta manera se encontro que lo mas conveniente era considerar como entrada los datos de PM2.5 cada seis horas durante un dia (cuatro datos), y en base a ellos predecir el dato siguiente. Una vez fijo el numero de variables de entrada y elegida la variable a pronosticar, se diseno un modelo predictivo basado en la tecnica de RNA. El tipo de modelo de RNA usado fue uno de multicapas, alimentado hacia adelante y entrenado mediante la tecnica de propagacion hacia atras. Se probaron redes sin capa oculta y con una y dos capas ocultas. El mejor modelo resulto ser con una capa oculta, a diferencia de lo obtenido en trabajo anterior que reportaba que la red sin capa oculta era mas eficiente. Los resultados fueron mas precisos que los obtenidos con un modelo de persistencia (el valor en seis horas mas sera el mismo que el actual)." @default.
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