Una evaluación integral de las técnicas de ia para predecir el índice de calidad del aire: RNN y transformers

Este estudio evalúa la eficacia de las redes neuronales recurrentes (RNN) y los modelos basados en transformadores para predecir el índice de calidad del aire (ICA). La investigación compara los modelos RNN tradicionales, incluidos los de memoria a corto y largo plazo (LSTM) y la unidad recurrente c...

• Autore principale: Buestán, P. (author)
• Altri autori: Carrión, P. (author), Chamba, A. (author), Pazmiño, J. (author)
• Natura: article
• Lingua: spa
• Pubblicazione: 2025
• Soggetti: índice de calidad del aire; Air Quality Index; RNN; RNN; LSTM; LSTM; transformadores; Transformers; pronóstico de contaminación; Pollution Forecasting
• Accesso online: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/29524