Implementación de una red neuronal y un modelo de forrester para la predicción entre factores demográficos y agentes contaminantes


Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.22517/23447214.25177

Palabras clave:

Modelo matemático, red neuronal, diagrama de Forrester, comportamiento demográfico, contaminación ambiental, CO2, pm2.5

Resumen

Uno de los grandes problemas que se vienen presentando en el mundo, especialmente Colombia, es debido a un acelerado crecimiento poblacional generado por el aumento desbordado de la circulación migrante o movilidad de personas por otras causas o situaciones eventuales de la naturaleza. Estas situaciones sociales vienen afectando sensiblemente el orden urbanístico de las ciudades, particularmente por el confinamiento de la población y el aumento de la contaminación ambiental que aporta este incremento, además de la insalubridad, pobreza, entre otros factores. Para estudiar el crecimiento poblacional en función de variables demográficas y factores ambientales, se construyó una Red Neuronal Artificial para llevar a cabo un análisis de datos que incorporó variables relacionadas tales como CO2 y otros agentes contaminantes. El propósito fue identificar la influencia de estos agentes tóxicos con el crecimiento de una población.  Una vez verificada predicción dinámica mediante la red neuronal, se construyó un modelo matemático para estudiar un caso específico del comportamiento demográfico para una región colombiana por medio de un Diagrama de Forrester bajo condiciones migratorias, natalidad, morbilidad, mortalidad, flujo migratorio (o movilidad de personas debido a otros eventos de la naturaleza) y agentes contaminantes que afectan la salud humana principalmente en enfermedades respiratorias.       Los resultados entregaron predicciones y del Diagrama de Forrester constatando relación entre los agentes tóxicos y en los aspectos demográficos.

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Biografía del autor/a

Gustavo Suárez Guerrero , Institución Universitaria Pascual Bravo

Gustavo Suárez Guerrero es un investigador del Grupo de Investigación e Innovación en Energía de la Institución Universitaria Pascual Bravo. Obtuvo su grado en Ingeniería Mecánica por la Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, en 1995. Luego recibió su Doctorado en Ingeniería de la Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia, en 2011, y además otro título de Doctor en Ciencias Matemáticas por la Universidad Pierre et Marie Curie, París, Francia, en 2012. Sus áreas de interés son los sistemas de biomecánica, modelado y simulación, las matemáticas y los métodos numéricos aplicados. ORCID: https://orcid.org/0000-0001- 7595-7366.

Julián Andrés Arias Franco , Universidad Pontificia Bolivariana

Julián Andrés Arias Franco obtuvo su grado de Licenciatura en Educación Básica con énfasis en Matemáticas, en 2015, por la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá, Colombia. Es Magister en Ciencias Naturales y Matemática de la Universidad Pontificia Bolivariana, Medellín, Colombia. Sus áreas de interés son: Pensamiento matemático computacional, Inferencia y regresión de experimentos, métodos numéricos, y optimización matemática. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3809-3524.

Luis Javier Cruz Riaño, Universidad Pontificia Bolivariana

Luis Javier Cruz Riaño, es un investigador del Grupo de Investigación Sobre Nuevos Materiales. Obtuvo su grado en Ingeniería Mecánica en la Universidad Pontificia Bolivariana Medellín, Colombia, en 1985. Luego recibió su Doctorado en Ingeniería en Materiales no Metálicos de la Universidad Politécnica de Madrid, España. Es profesor y Director del Grupo de Investigación Sobre Nuevos Materiales de la Universidad Pontificia Bolivariana. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7650-5441.

Esteban Vallejo Morales , Universidad Pontificia Bolivariana

Esteban Vallejo Morales es Ingeniero en Informática y Sistemas y recibió la maestría en Ingeniería de la Universidad Pontificia Bolivariana en 2021. Su investigación se centra en el diagnóstico temprano y tratamiento del cáncer colorrectal con simulación por computadora e IA. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9916-5766.

Citas

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Publicado

2023-03-31

Cómo citar

Suárez Guerrero , G. ., Arias Franco , J. A. ., Cruz Riaño, L. J. ., & Vallejo Morales , E. . (2023). Implementación de una red neuronal y un modelo de forrester para la predicción entre factores demográficos y agentes contaminantes. Scientia Et Technica, 28(01), 48–52. https://doi.org/10.22517/23447214.25177

Número

Vol. 28 Núm. 01 (2023): Enero-Marzo 2023

Sección

Ciencias Básicas

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