Transcript redes neuronales Prediccion de PM10

Aplicaciones de redes
neuronales
Predicción de PM-10
Lucila L. Chiarvetto Peralta
¿Qué es PM-10?
o Es material sólido ó líquido suspendido en la
atmósfera
o Emitido ó formado directamente en el aire
o Es material caracterizado por fracciones de tamaño
gruesas ó finas
oMP- 10 incluye particulas de 10 micrómetros en
diámetro ó más pequeñas
oMP- 2.5 incluye particulas de 2.5 micrómetros en
diámetro ó más pequeñas
Lucila L. Chiarvetto Peralta
Comparación
Lucila L. Chiarvetto Peralta
Definición del predictor
Se quiere predecir los promedios
diarios de PM10 medidos en
microgramos por metro cúbico, en
función a los datos
meteorológicos, para la ubicación
actual de la EMCABB.
Lucila L. Chiarvetto Peralta
EMCABB
Lucila L. Chiarvetto Peralta
¿Por qué se quiere construir este
predictor?


Se identificó como requerimiento.
El observatorio ambiental debe ser
capaz de generar alarmas cuando
se pronostique que un cierto
contaminante supere el valor de
referencia de la norma que lo
regula.
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Justificaciones
Las redes neuronales imitan el
proceso de aprendizaje del cerebro
y pueden procesar problemas que
impliquen datos muy complejos con
relaciones no lineales, incluso
cuando los datos son imprecisos y
“ruidosos”. En particular cuando
la relación entre los datos es
desconocida.
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Otras aplicaciones


Herramienta de estudio,
permitiendo conocimiento sobre el
fenómeno, en cuestión.
Herramienta de modelado
alternativa.
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Diseño arquitectónico
Estación
meteorológica
PECAS
Usuario
davies
Modulo
predictor
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Red neuronal, herramienta





JOONE, Java Object Oriented Neural
Engine
Joone (http://www.joone.org/) es un
framework realizado en JAVA, para la
construcción y desarrollo de aplicaciones
basadas en redes neuronales.
Las aplicaciones de Joone pueden ser
construidas en una maquina local.
Pueden ser entrenadas en un ambiente
distribuido.
Licencia: GNU LESSER GENERAL PUBLIC
LICENSE de la Free Software Foundation.
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Joone utilizado en el mundo académico




Using JavaTM Technology – Based
neural networks to predict trauma
mortality
Layered learning in RoboCup Rescue
simulation
Modelling and verification of digital
circuit using neural network
Neural network and evolutionary
algorithms.
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Ejemplo
y  4 x
2
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Screen shoots
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Panel de control
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Ejemplo, entrenamiento
valor observado
10,00
5,00
0,00
-5,00 1
-10,00
-15,00
-20,00
-25,00
-30,00
-35,00
4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61
valor observado
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Métodos de evaluación




RMSE, root mean square error
MSE, mean square error
MAE, mean absolute error
D, indice de acuerdo
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MSE
N
Formula: MSE 
2
(
P

O
)
 i i
i 1
N
donde :
O i  dat o observadoi
Pi  dat o predichoi
N  cant idadde ejemplosut ilizadospara el
ent renamient o
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RMSE
N
Formula: RMSE  MSE 
2
(
P

O
)
 i i
i 1
N
donde :
O i  dat o observadoi
Pi  dat o predichoi
N  cant idadde ejemplosut ilizadospara el
ent renamient o
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MAE
N
Formula: MAE 

i 1
Pi  Oi
N
donde :
O i  dat o observadoi
Pi  dat o predichoi
N  cant idadde ejemplosut ilizadospara el
ent renamient o
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d
N
Formula: d  1 
2
(
P

O
)
 i i
i 1
N
2
(
P

O

O

O
)
 i
i
i 1
donde :
O  promediode los datosobservados
O i  dato observadoi
Pi  dato predichoi
N  cantidadde ejemplosutilizadospara el entrenamiento
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d



El valor d varia entre 0 y 1.
El valor d=1, significa una
coincidencia perfecta entre los
valores predichos y los observados.
El valor d=0, significa un completo
desacuerdo entre los valores
predichos y los valores observados.
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d

No tiene dimensión.

Estándar de comparación.
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Entrenamiento, validación, evaluación
Se selecciona del conjunto total de
observaciones:
 70% para entrenamiento
 15% para validación
 15% para evaluación
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Ejemplo, error
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Ejemplo, entrenamiento
Entrenamiento
10,00
5,00
0,00
-5,00 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61
-10,00
valor observado
-15,00
valor predicho
-20,00
-25,00
-30,00
-35,00
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Ejemplo, estado luego del
entrenamiento

Epoch: 7000

RMSE: 0.4461003990923533

d: 0.9991660
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Ejemplo, validación
Validación
10
5
0
-5 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57
-10
-15
Calculado, según
función
Valor predicho,
validación
-20
-25
-30
-35
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Ejemplo, evaluación
Evaluación
10
5
0
-5 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57
-10
-15
Calculado, según
función
Valor predicho,
evaluación
-20
-25
-30
-35
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Consideraciones de diseño más
importantes




Selección de una arquitectura
optima (cantidad de elementos de
la capa oculta).
Selección de la mejor función de
activación.
Selección de los ejemplos de
entrenamiento, testing y
evaluación.
Selección de cantidad de epochs.
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Ejemplo otra arquitectura
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Selección de la arquitectura
Lucila L. Chiarvetto Peralta
Selección de arquitectura
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Selección de la mejor función de
activación


Tangente hiperbólica:
RMSE=7.73276
Logaritmo: RMSE= 6.60171
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Error, logaritmo
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Selección de los ejemplos
La selección de los ejemplos de
entrenamiento, debe ser capaz de
mostrar toda la complejidad del
problema. Sin dar información en exceso,
ni en defecto.
La tarea de selección es
particularmente difícil, dado que la
relación entre los datos que se desea
modelar, es usualmente,
desconocida.
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Selección de la cantidad de epochs


Falta de entrenar la red, produce
que la red quede atrapada en un
mínimo local.
Sobre entrenamiento, produce una
falta de capacidad en filtrar el ruido.
Es como si aprendiera de
“memoria”.
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Sobreentrenamiento
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Conclusiones
Es una técnica que ya ha sido
utilizada en la predicción de calidad
de aire, que ha mostrado ser
efectiva para la predicción de
polución en aire. Esto hace posible
la generación de alarma, cuando se
supere la norma de referencia.
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Conclusiones
Permite el estudio, cuantificación y
comparación, de la contribución
meteorológica en las variaciones de
concentraciones del material
particulado.
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Conclusiones
Predicción de calidad de aire: Si bien, los
modelos a base de redes neuronales han
mostraron mejores resultados que los
modelos de regresión y deterministas. Se
observaron dos corrientes de
pensamientos diferente en la comunidad
científica:
 Adoptan el modelo.
 Adoptan el modelo de forma temporaria,
mientras se desarrollan modelos
deterministas.
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Bibliografía y referencias






Air quality prediction in Milan: feed-forward neural
networks, pruned neural networks and lazy learning.
Giorgio Corani
Artificial neural network approach for modelling
nitrogen dioxide dispersion from vehicular exhaust
emissions.
S.M. Shiva Nagendra, Mukesh Khare.
Assessment and prediction of tropospheric ozone
concentration levels. Usign artificial neural networks.
S.A. Abdul-Wahab, S.M. Al-Alawi
Willmott, C.J., 1982. Some comments on the
evaluation of model performance. Bull. Am. Meteorol.
Soc. 63, 1309–1313
www.epa.gov
www.jooneworld.org
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