Resumen. La prevención de enfermedades respiratorias causadas por los altos índices de contaminación ambiental, es un tema de importante discusión en las grandes ciudades, donde la industrialización y la sobrepoblación causan un incremento de partículas alergénicas que agravan el padecimiento de rinitis alérgica y asma, sobre todo en la comunidad infantil. El problema radica en la desinformación de la población acerca de la calidad del aire y las medidas preventivas a tomar en cuenta para evitar un deterioro en la salud. En este artículo, se presentan datos monitoreados por una red de sensores que registran cinco de los principales alérgenos para diferentes zonas de la ciudad de León, Guanajuato. Una red neuronal artificial (RNA) con un entrenamiento supervisado de tipo Backpropagation, es empleada para la predicción de datos futuros hasta alcanzar un error mínimo. Posteriormente, se emiten recomendaciones previamente avaladas, con base a los resultados arrojados por la red neuronal. La metodología propuesta genera resultados eficientes, medidos en el error de las soluciones y en tiempo de ejecución.Palabras clave: redes de sensores, red neuronal artificial, entrenamiento backpropagation, predicción de datos climáticos.
The prevention of respiratory diseases caused by high air pollution rates is an important issue in big cities, where industrialization and overpopulation cause an increase in allergenic particles that aggravate the disease of allergic rhinitis and asthma, especially in childhood. The problem lies in the disinformation of the population about air quality and the preventive measures to be taken in order to avoid deterioration in health. In this paper, data are monitored by a sensor network that registers the most abundant allergen, called PM 10 , for the city of León, Guanajuato. An artificial neural network (ANN) with a supervised Backpropagation training is used to predict future data until a minimum error is reached. The proposed methodology generates efficient results, measured in the error of the solutions and in execution time.
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