Resumen de Pronóstico de la Concentración de Ozono en Guadalajara-México usando Redes Neuronales Artificiales

Ignacio García Ruiz, Alonso Marbán, Yenisse M. Tenorio, José G. Rodriguez

• español

  Se desarrolló un modelo de pronóstico de la concentración de ozono máxima para el día de interés para la Zona Metropolitana de Guadalajara-México. Se uso una Red Neuronal Artificial alimentada con seis variables meteorológicas y tres químicas. Los nodos de la capa oculta se variaron entre doce y quince, las funciones de transferencia de la capa interna fueron log-sigmoidal, y de la de salida fue lineal. Para entrenar la red se empleó un algoritmo de Levenberg-Marquardt con datos históricos de 1999 a 2004. Datos del año 2005 fueron usados para verificar la capacidad predictiva de la red ya entrenada, y evaluar la calidad del aire en tres niveles: buena, moderada y mala. El modelo tuvo eficiencias globales de alrededor del 50%, llegando a 65% para concentraciones elevadas de ozono.

• English

  A forecasting model to predict the maximum ozone concentration in a specific day in the Metropolitan Area of Guadalajara-Mexico was developed. An Artificial Neuronal Network fed with six meteorological variables and three chemicals was used. Nodes in the hidden layer were varying in a number among 12 and 15. The transfer functions were log-sigmoid for the hidden layer and linear for the output layer. For the network training the Levenberg-Marquardt algorithm with historical dates from 1999 to 2004. Data for 2005 were used to evaluate the predictive capabilities of the trained network, evaluating the quality of the air at three levels: good, moderate, and unhealthy. The model presented global efficiencies of around 50%, reaching and 65% for high ozone concentrations.