Artículo: Predictive Ability of Improved Neural Network Models to Simulate Pollutant Dispersion - Biblioteca virtual VirtualPro.co

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Predictive Ability of Improved Neural Network Models to Simulate Pollutant DispersionHabilidad predictiva de modelos de redes neuronales para simulación de la dispersión de contaminantes

Resumen

Este artículo comprende el uso de modelos de redes neuronales artificiales (ANN) como estrategia para la simulación de las características de dispersión de contaminantes en diferentes regiones. Estos modelos son desarrollados con base en 12 variables meteorológicas y 6 parámetros asociados al tráfico. 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 parámetros presentan un mejor desempeño, permitiendo determinar patrones de dispersión de la contaminación atmosférica con aplicación en diferentes ciudades.

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  • Idioma:Inglés
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