Elaboración de un modelo estadístico de predicción en tiempo real a corto plazo de niveles de o3 y no2 en la ciudad de Bilbao

  1. AGIRRE BASURKO, ELENA
Dirigida por:
  1. Gabriel Ibarra Berastegi Director/a

Universidad de defensa: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 28 de febrero de 2003

Tribunal:
  1. Enrique Zuazua Presidente
  2. Edurne Seijo Hernandorena Secretario/a
  3. I. Albizu Vocal
  4. Jose María Eguzkitza Arrizabalaga Vocal
  5. Joseba Iñaki Goirizelaia Ordorika Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 96820 DIALNET

Resumen

En la citada tesis se ha elaborado un modelo estadístico de predicción, en tiempo real, de niveles de O3 y NO2 a ocho horas vista en la ciudad de Bilbao. Las técnicas desarrolladas para el diseño y construcción del modelo han sido las dos siguientes: el método de regresión lineal múltiple y el perceptrón multicapa. Basándose en dichas técnias se han construido tres modelos de predicción, cuyos resultados han sido comparados con las observaciones y persistencia utilizándose para ello los estadísticos del Kit de Evaluación del Modelo. El modelo MLP2 basado en la aplicación del perceptrón multicapa es el modelo que mejor resultados ha obtenido, salvo en las predicciones a dos y tres horas vista, en las cuales el modelo que mejor se ajusta es el modelo LR, basado en el uso del método de regresión lineal múltiple. Así, se ha deducido un modelo mixto denominado Modelo Global, que combina ambos modelos en función de la predicción que se ha de calcular. Asimismo, se ha estudiado la importancia de las variables de entrada del modelo, y se ha demostrado la bondad de las predicciones en función de los valores de las variables de contaminación, meteorología y tráfico en el instante en el que se realiza la predicción.