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...

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Main Author:	Buestán, P. (author)
Other Authors:	Carrión, P. (author), Chamba, A. (author), Pazmiño, J. (author)
Format:	article
Language:	spa
Published:	2025
Subjects:	índice de calidad del aire; Air Quality Index RNN; RNN LSTM; LSTM transformadores; Transformers pronóstico de contaminación; Pollution Forecasting
Online Access:	http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/29524
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