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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '684138' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 684138 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 684138

Título del libro:
Título del capítulo: Forecast of air quality based on ozone by decision trees and neural networks

Autores UNAM:
HELENA MONTSERRAT GOMEZ ADORNO;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2013

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Palabras clave:

Air Quality; Forecasts; Forestry; Neural Networks; Ozone; Air quality; Forecasting; Forestry; Neural networks; Ozone; Atmospheric monitoring systems; C4.5; Chemical variables; Meteorological station; Meteorological variables; Mexico City; Neural networks model; Ozone levels; Decision trees

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Resumen:

In this paper we explore models based on decision trees and neural networks models for predicting levels of ozone. We worked with a data set of the Atmospheric Monitoring System of Mexico City (SIMAT), which includes measurements hour by hour, between 2010 to 2011. The data come from of three meteorological stations: Pedregal, Tlalnepantla and Xalostoc in Mexico city. The data set includes 8 parameters: four chemical variables and four meteorological variables. Based on our results, it's possible to predict ozone levels with these parameters, with an accuracy of 94.4%. © 2013 Springer-Verlag.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9783642378065
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1007/978-3-642-37807-2_9