AirNet: Monitoreo Predictivo de la Calidad del Aire basado en Redes Neuronales
AirNet: Predictive Air Quality Monitoring Based on Neural Networks
Palabras clave:
clasificación, contaminación del aire, redes neuronales, convolutional neural networks, neural networks, air pollution, classificationResumen
El aire es un elemento esencial para la vida. La contaminación del aire es un serio problema para la sociedad y es causada por muchos factores y se convierte en peligrosa si excede los niveles normales de referencia. Este trabajo propone AirNet, un modelo basado en redes neuronales recurrentes convolucionales para la clasificación de los niveles de contaminación del aire apra entender las condiciones de calidad del aire. Los resultados obtenidos por el modelo propuesto muestran una exactitud de 97% en la clasificación del nivel de contaminación del aire.
Air is an essential element for life. Air pollution is a serious societal problem caused by numerous factors, and it becomes hazardous when it exceeds standard reference levels. This paper proposes AirNet, a model based on convolutional recurrent neural networks, to classify air pollution levels and assess air quality conditions. The results obtained by the proposed model demonstrate 97% accuracy in classifying air pollution levels.
