| Revista: | Boletín de la Sociedad Geológica Mexicana |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000444929 |
| ISSN: | 1405-3322 |
| Autores: | Cejudo, Rubén1 Bayona, Germán2 Gogichaishvili, Avto1 Cervantes, Miguel3 Bautista, Francisco1 Mendiola, Fabiola1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geofísica, Morelia, Michoacán. México 2Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. Colombia 3Escuela Nacional de Estudio Superiores, Morelia, Michoacán. México |
| Año: | 2021 |
| Periodo: | Abr |
| Volumen: | 73 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | El uso de redes neuronales artificiales (RNA) permite usar un número limitado de variables para predecir el comportamiento de algún fenómeno con muy buenos resultados. En este trabajo, se usó un modelo de RNA para identificar sitios con altas concentraciones de metales pesados a partir de parámetros magnéticos. El estudio se hizo en muestras de polvo urbano provenientes de la red vial de la Ciudad de Bogotá, Colombia. Los resultados de este estudio documentan una extensa distribución de material magnético y metales pesados (Cr, Cu, Ni, Pb, V y Zn) en los polvos urbanos, y se detectó que existen varios sitios, en las vialidades, que mostraron concentraciones altas de metales pesados con valores de índice de contaminación de carga mayores a 3. Varios modelos de redes neuronales fueron probados, encontrando que la arquitectura: 3, 2 neuronas permite pronosticar de forma confiable los sitios contaminados a través de parámetros magnéticos (el error cuadrático medio fue 3.14 y el coeficiente de correlación entre los valores reales y los valores estimados fue de 0.60) |
| Resumen en inglés | The use of artificial neuronal network (ANN) involves a limited number of variable to predict the behavior of some phenomenal with very good results. This work is used a ANN model to identify site with high concentration of heavy metal from magnetic parameters. The study was done on urban dust samples coming from of vial net of Bogota City, Colombia. The results indicated an extensive distribution of magnetic material and heavy metal (Cr, Cu, Ni, Pb, V y Zn) in urban dust. It was detected that there are several sites in vial net showed high concentration of heavy metal with values of pollution load index mayor to 3. Several models of artificial neuronal network were tested. We found that architecture of 3, 2 neuronal allow to estimate shape precise the site contaminate through of magnetic parameters (mean quadratic error was 3.14 and correlation coefficient between the real values and estimated values was to 0.60) |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Colombia, Bogotá, Redes neuronales, Contaminación atmosférica, Polvo urbano, Monitoreo |
| Keyword: | Atmospheric sciences, Colombia, Bogota, Neuronal networks, Pollution, Urban dust, Monitoring |
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