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    Predicción de la contaminación del aire en Madrid

    Autor/es: Iannelli, Andrea Paola
    Director/es: Domíngez Vázquez, Daniel
    Palabra/s clave: Predicción; Regresión; Contaminación del aire
    Titulación: Máster Universitario en Análisis de Datos Masivos (Big Data)
    Fecha de defensa: 2022-10
    Tipo de contenido: TFM
    URI: http://hdl.handle.net/20.500.12880/2998
    Resumen:
    La contaminación del aire resulta cada vez un tema más preocupante para la sociedad debido a los efectos negativos que es capaz de producir en la salud de los seres humanos y los animales a corto y largo plazo. La predicción de la polución en el aire permite anticipar la calidad que tendrá el aire en nuestro día a día para tomar las previsiones necesarias requeridas. El portal de datos abiertos del ayuntamiento de Madrid nos proporciona los datos históricos referentes a distintos contaminantes del aire como monóxido de carbono, dióxido de azufre, monóxido de nitrógeno y partículas en el aire, de igual forma nos proporciona datos históricos meteorológicos, y datos históricos demográficos, como población, número de locales y número de turismos registrados en los distintos barrios de Madrid. A través del análisis de los datos y la implementación de diversos modelos de regresión se fue capaz de determinar que definitivamente existe una relación entre los datos meteorológicos (temperatura, precipitación, presión) y los datos demográficos con los valores de las distintas moléculas consideradas como contaminantes del aire.
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    Nombre: TFM_IannelliAndreaPaola.pdf
    Tamaño: 2.421Mb
    Formato: PDF
    Tipo de contenido: TFM

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