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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/95617
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorMartínez Vargas, Martha Patricia-
dc.creatorEstrada Guzmán, Elsa-
dc.creatorMaciel Arellano, Roció-
dc.date2022-02-23-
dc.date.accessioned2023-09-01T20:34:49Z-
dc.date.available2023-09-01T20:34:49Z-
dc.identifierhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/162-
dc.identifier10.32870/recibe.v10i2.162-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/95617-
dc.descriptionPollution in dense populations such as the Metropolitan Area of Guadalajara grows exponentially, affecting the health of citizens and reducing their quality of life. One of the main research challenges pursued with the study of Smart Cities is environmental pollution to improve the well-being of citizens and to protect natural areas. Therefore, it is urgent the development of information technologies that allow to reduce this problem by the scientific analysis of data, to classify the zones with greater contamination. Currently, these data are captured by constant monitoring stations, generating a large volume of information representing a challenge for the classification process. This work proposes a model for the automatic execution of a classification algorithm using Support Vector Machine implementing libraries in python for parallel processing. As a result, we obtain two main subsystems: one of the Parameters of Configuration for the storage and cleaning of data and the design of the algorithm parallelized in the cloud importing modules mpi4py, numpy and sklearn.svm.en-US
dc.descriptionLa contaminación en poblaciones densas como la Zona Metropolitana de Guadalajara crece exponencialmente, afectando la salud de los ciudadanos y reduciendo su Calidad de Vida. Uno de los principales retos de investigación que se persiguen con el estudio de las Smart Cities es la contaminación ambiental para mejorar el bienestar de los ciudadanos y proteger los espacios naturales. Por lo tanto, es urgente el desarrollo de Tecnologías de la Información para reducir este problema mediante el análisis científico de datos, para clasificar las zonas con mayor contaminación. Actualmente, estos datos son capturados por estaciones de monitoreo constante, generando un gran volumen de información que representa un desafío para el proceso de clasificación. Este trabajo propone un modelo UML (Lenguaje Unificado de Modelado) para la ejecución automática de un algoritmo de clasificación utilizando Máquinas de Vectores de Soporte con la implementación de librerías en python para procesamiento paralelo. Como resultado de esta investigación, se desarrolló un modelo UML para identificar patrones de contaminación en Ciudades Inteligentes, por ejemplo, la Zona Metropolitana de Guadalajara.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languageeng-
dc.publisherUniversidad de Guadalajaraes-ES
dc.relationhttp://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/162/180-
dc.relation10.32870/recibe.v10i2.162.g180-
dc.rightsDerechos de autor 2022 ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónicaes-ES
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/mx/deed.es_ESes-ES
dc.sourceReCIBE, electronic journal of Computing, Informatics, Biomedical and Electronics; Vol. 10 No. 2 (2021): Nov 2021 - Abr 2022; C4-17en-US
dc.sourceReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica; Vol. 10 Núm. 2 (2021): Nov 2021 - Abr 2022; C4-17es-ES
dc.source2007-5448-
dc.source10.32870/recibe.v10i2-
dc.subjectData miningen-US
dc.subjectSupport vector machinesen-US
dc.subjectparallel support vector machine librariesen-US
dc.subjectInternet of Thingsen-US
dc.subjectSmart Cities.en-US
dc.titleA Parallel Support Vector Machine algorithm to identify patterns of pollution in Smart Cities for Metropolitan Zone of Guadalajaraen-US
dc.titleUML para modelar patrones de contaminación de las Ciudades Inteligentes para la Zona Metropolitana de Guadalajaraes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
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