Resumen

Con el desarrollo de la industria del automóvil, la inteligencia artificial, el big data, el 5G y otras tecnologías, la industria del Internet de los Vehículos (IoV) ha entrado en una etapa de rápido desarrollo. En este trabajo, se diseña un modelo de difusión de contaminantes basado en una red neuronal artificial en el contexto de una red de vehículos. Se estudia la aplicación de las redes neuronales artificiales en la predicción de la bruma. En este trabajo se analizan primero las causas y los factores que influyen en la neblina y se seleccionan los factores meteorológicos más representativos y relativamente grandes entre la temperatura, el viento, la humedad relativa y varios factores contaminantes. Mediante entrenamiento y simulación, se establece un modelo de predicción de la bruma en las regiones chinas de Pekín, Tianjin y Hebei. Por último, según los datos meteorológicos recogidos, se establece el modelo de difusión de contaminantes. El modelo se deduce mediante una fórmula matemática estándar, lo que hace que los resultados de la predicción sean más precisos y rigurosos, y se obtienen las principales conclusiones y sugerencias científicas factibles. Los resultados de la simulación muestran que el método es eficaz. Reforzando el sistema de servicio del IoV, los servicios meteorológicos pueden ser más inteligentes, y la capacidad de adquisición de información y de servicio de la red de vehículos puede mejorarse eficazmente.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:modelo de difusión de contaminantes, red neuronal artificial, red de vehículos, región de china, datos meteorológicos recogidos, fórmula matemática estándar, grandes factores meteorológicos, sugerencias científicas factibles, modelo de predicción de la bruma, internet de vehículos
• Keywords:pollutants diffusion model, artificial neural network, vehicle network, region of china, collected meteorological data, standard mathematical formula, large meteorological factors, feasible scientific suggestions, haze prediction model, internet of vehicle