[en] Pollution is an increasing thread for human health and a environmental concern for the future. In particular, the nitrogen dioxide, which is generated mainly by traﬃc in urban areas, is reaching levels that are dangerous for health. Governments of diverse countries and cities have already established laws in order to reduce these pollution levels. The city of Madrid, which has to to obey the European laws that establish maximum levels of NO2 in cities, is a remarkable case. Therefore, accurate predictions of NO2 concentration are interesting in order to improve management asociated with the anti-pollution measures, which include speed limits in some roads or even access and parking restrictions in the center of Madrid. To achieve this goal, machine learning plays a crucial role. Machine learning is a branch of artiﬁcial intelligence that explores the study and construction of predictive modelling, which are essential in order to know in advance the levels of NO2. The objective of this work is to create a predictive model for NO2 concentration. For this purpose, historic NO2 concentration data, real traﬃc data and metereology prediction data in the city of Madrid are used in this work. Before generating the model, the characteristics of the data contained in are carefully analyzed. The local government of Madrid oﬀers for free the information about traﬃc and air quality, which are registered in numerous sensors and stations placed in the city. The metereological predictions are obtained freely from the National Ocenaic and Atmosferic Administration (NOAA) of the United States. InthisﬁrstworkthemodelisrestrictedtofourairqualitystationsplacedinPlazadeEspaña, Escuelas Aguirre, Méndez Álvaro and Plaza del Carmen, using the traﬃc load from their nearest traﬃc sensors. Metereological features of temperature, wind speed, pressure and relative humidity are used as well. Based on this information, it is possible to predict the NO2 concentration with relative accuracy. Using a linear regression algorithm with the ElasticNet regularization a mean relative error (MRE or MAPE) of 20% is obtained. Additionally it has been shown that models that include features related to traﬃc are better than those that only use historic NO2 concentration data. Furthermore, an alert classiﬁcation model has been implemented. This model, uses the XGBoost algorithm, and predicts accurately the majority of alerts. The results obtained in this TFG are promising, and it is expected that the inclusion of new features or the use of diﬀerent models will give as a result more accurate prediction systems.

[es] La contaminación del aire supone, cada vez más, una amenaza a la salud humana y una preocupación medioambiental para el futuro. En concreto el dióxido de nitrógeno (NO2), generado principalmente por el tráﬁco en zonas urbanas, alcanza en la actualidad niveles peligrosos para la salud. Los gobiernos de diversos países y ciudades han propuesto medidas para reducir esta contaminación. Es destacable el caso de la ciudad de Madrid, obligada a cumplir la normativa europea que impone unos niveles máximos de NO2 en las ciudades. Para hacer una mejor gestión de las medidas, que implican limitaciones en términos de velocidad máxima en algunas vías o incluso restricciones de acceso y/o aparcamientos en el centro de la ciudad, es especialmente interesante la capacidad de obtener predicciones precisas de la concentración de NO2 en la ciudad. En esta labor juega un papel fundamental el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artiﬁcial encargada del diseño de modelos de predicción, que son esenciales para anticiparse a los niveles de contaminación. Portanto,estetrabajotieneelobjetivodeconstruirunmodelopredictivodelaconcentración de NO2. Para ello se utilizan datos históricos de la concentración de NO2 en la ciudad, datos reales del tráﬁco y predicciones de la meteorología en Madrid. Previamente a la construcción del modelo, se han analizado las características de los datos utilizados así como de sus fuentes. El Ayuntamiento de Madrid, en una iniciativa por promover la ciencia de datos, ofrece de forma gratuita la información del tráﬁco y la calidad del aire en la ciudad, obtenida a través de estaciones y sensores colocados en distintas zonas. Los datos de predicciones meteorológicas se obtienen de forma gratuita de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) de Estados Unidos. En este primer estudio se restringe el modelo a cuatro estaciones de calidad del aire ubicadas en Plaza de España, Escuelas Aguirra, Méndez Álvaro y Plaza del Carmen, utilizando la carga de tráﬁco en los puntos de medida más cercanos. De las predicciones meteorológicas se utilizan variables de temperatura, presión, velocidad del viento y humedad relativa. A partir de esta información se puede predecir la concentración de NO2 con relativo éxito. Utilizando una regresión lineal con la regularización de ElasticNet se obtienen predicciones con un error relativo medio (MRE o MAPE) del 20%, se ha comprobado que los modelos que incluyen las variables del tráﬁco mejoran a los que únicamente se basan en los datos históricos del NO2, mientras que la inclusión de datos de predicciones meteorológicas no es tan relevante en los resultados. Además se ha implementado un modelo de clasiﬁcación de alertas que, utilizando el algoritmo XGBoost, consigue predecir correctamente la mayoría de las alertas. Los resultados obtenidos en este TFG son prometedores y cabe esperar que la inclusión de nuevas variables y/o el uso de otros modelos de aprendizaje automático den lugar a sistemas de predicción más precisos.