Uso de perceptrons de múltiplas camadas (MLPs) para estimar e preencher dados faltantes de poluentes atmosféricos

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dc.contributor.advisorRuivo, Eurico Luiz Prospero
dc.contributor.authorPinto, Guilherme da Costa Sampaio
dc.contributor.authorAbreu, João Pedro Canova Nunes de
dc.contributor.authorMartins, Renan Clepf
dc.date.accessioned2024-03-28T15:26:14Z
dc.date.available2024-03-28T15:26:14Z
dc.date.issued2023-12-10
dc.descriptionIndicado para publicação.
dc.description.abstractEste artigo tem como objetivo demonstrar um meio de realizar a estimativa de dados faltantes em uma base de dados utilizando a mesma ou outra base de dados, por meio de uma inteligência artificial (I.A.), isto é, uma rede neural de Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLPs). A partir de duas bases de dados de estações meteorológicas (Índia e Madri), temos como objetivo obter uma alternativa viável para estimar valores faltantes, nos quais foram validados a partir de sua relevância e impacto em estudos do Índice de Qualidade do Ar (IQA). Os resultados do nosso modelo de rede neural foram um misto entre: em grande parte satisfatórios para treinamento e teste na mesma base e impossíveis de preencher devido à baixa acurácia para treinamento e teste em bases diferentes.
dc.description.abstractThis paper aims to demonstrate a method for estimating missing data in a dataset using the same or another dataset through artificial intelligence (AI), specifically a Multilayer Perceptron (MLP) neural network. From two meteorological station databases (India and Madrid), our goal is to find a viable alternative for estimating missing values, which have been validated based on their relevance and impact in Air Quality Index (AQI) studies. The results of our neural network model were a mix of: largely satisfactory for training and testing on the same dataset and impossible to fill due to low accuracy for training and testing on different datasets.
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/38299
dc.languagept_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.subjectperceptrons de múltiplas camadas
dc.subjectMLP
dc.subjectmachine learning
dc.subjectrede neural
dc.subjectestimação de dados
dc.subjectindice de qualidade do ar (IQA)
dc.titleUso de perceptrons de múltiplas camadas (MLPs) para estimar e preencher dados faltantes de poluentes atmosféricos
dc.typeTCC
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)
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