Ingeniero Civil Elctricista / La necesidad de incrementar el aporte de las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) dentro del diseño de la matriz energética nacional es cada vez mayor. Este hecho se refleja, particularmente, en el notable aumento del número de centrales que utilizan el recurso eólico. Sin embargo, para su integración en los sistemas interconectados se requiere conocer de antemano el nivel de generación que se puede alcanzar. En este contexto, surge la necesidad de contar con herramientas que sean capaces de predecir el comportamiento aleatorio de la velocidad del viento con un cierto grado de confiabilidad, con el fin de prever cuanta energía podrá entregar un aerogenerador al sistema en un instante determinado. Para tratar la problemática descrita, este trabajo presenta el diseño e implementación de un método para realizar predicción de velocidad de viento, el cual incluye agrupamiento de datos, análisis estadístico de series de tiempo y la caracterización de éstas a través de modelos paramétricos variantes en el tiempo, para un horizonte de mediano plazo. El modelo se basa en un método auto-regresivo y es desarrollado utilizando el registro histórico de velocidad de viento, durante el año 1990, en la localidad de Punta Lengua de Vaca, región de Coquimbo. Específicamente, el diseño presentado consiste en un modelo vectorial auto-regresivo con variable externa (V-ARX, Vector Auto Regressive with eXternal input), el cual tiene la particularidad de realizar la predicción de un día completo (24 horas) en un solo paso, a diferencia de los algoritmos utilizados normalmente, que realizan predicciones a un paso considerando horizontes de tan sólo una hora; lo que necesariamente implica que si se quiere conseguir horizontes de tiempo más lejanos, las predicciones deben ser realimentadas en el modelo en un proceso iterativo. Por otra parte, la metodología empleada para elaborar el predictor, hace posible identificar componentes periódicas del viento, tanto diarias como estacionales, facilitando la diferenciación de grupos de datos que presenten comportamientos o tendencias similares, permitiendo la creación de un modelo más certero para cada uno de estos bloques. Con el fin de realizar esta agrupación, se plantea una nueva manera de distinguir patrones estacionales en este tipo de series de tiempo, basándose en la similitud de sus distribuciones de probabilidad. Para ello se propone la divergencia de Kullback-Leibler como medida de diferenciación, y el algoritmo K-means como método de agrupamiento. Finalmente, como medio de validación del diseño propuesto, se implementan dos modelos utilizados actualmente en el ámbito de predicción: el modelo de Referencia de Nielsen y un modelo ARMA-GARCH. Al ser éstos comparados con el modelo V-ARX entregan como resultado que, dependiendo de las distintas métricas de error consideradas, dicho modelo vectorial presenta una mejora en la certeza de las predicciones: de un 6% a un 55% en relación al modelo de Referencia de Nielsen, y de un 2% a un 8% respecto al modelo ARMA-GARCH. Los resultados obtenidos permiten concluir que la manera propuesta para realizar predicción, es mejor que algunos de los métodos usados actualmente, pues reduce el error de estimación y en consecuencia, las predicciones son más cercanas a los valores reales.

Bacterial resistance to 4,6-type aminoglycoside antibiotics, which target the 30S ribosomal subunit, has been traced to the arm/rmt family of rRNA methyltransferases. These plasmid-encoded enzymes transfer a methyl group from S-adenosylmethionine to N7 of the buried G1405 in the aminoglycoside binding site of 16S rRNA in the 30S ribosomal subunit. Neither 16S rRNA alone nor intact 70S ribosome is an efficient substrate for armA methyltransferase. To more fully characterize this family of enzymes, xiii we have investigated the substrate requirements of ArmA. We determined the Mg2+ dependence of ArmA activity and found that the enzyme could recognize both translationally active and translationally inactive forms of 30S subunits. To identify the site of interaction between ArmA and the 30S subunit, we used hydroxyl radical cleavage of 16S rRNA mediated by ferrous iron chelated to several sites on the ArmA molecule that were mutated to cysteine. This data suggests that significant conformational changes in 30S structure are involved in binding of ArmA. We hypothesized that a precursor intermediate in the biogenesis of the 30S subunit might be the optimal substrate for ArmA enzymes in vivo. To test this, we prepared 30S particles partially depleted of proteins by treatment with increasing concentrations of LiCl and assayed them for ArmA methylation. Even low concentrations of LiCl alter the 30S particles and greatly diminish their susceptibility to methylation. Additionally, a previously identified pre-30S particle isolated from an E. coli culture was assayed for its ability to support methylation by ArmA and found to be inferior to intact 30S particles as a methylation substrate. Thus, testing of immature particles prepared from in vitro and in vivo sources suggest that ArmA works very late in the 30S biogenesis pathway. Initiation factor 3 (IF3), a factor that only binds fully mature 30S particles, does not inhibit the ArmA methylation, while kasugamycin methyltransferase (KsgA) abolishes ArmA activity by sharing the same binding site with ArmA. From aforementioned experiments, we conclude that ArmA is most active toward 30S ribosomal subunits that are at or very near full maturation.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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System identification (SI) for constructed structural systems has received a lot of attention with the continuous development of modern technologies. This thesis proposes a new nonlinear time series model for use in system identification (SI) of smart structures. The proposed model is implemented by the integration of a wavelet transform (WT) and nonlinear autoregressive moving average (NARMA) time series model. The approach demonstrates the efficient and accurate nonlinear SI of smart structures subjected to both ambient excitation and high impact load. To demonstrate the effectiveness of the wavelet-based NARMA modeling (WNARMA), smart structures equipped with magnetorheological (MR) dampers are investigated. The simulation results show that the computation of the WNARMA model is faster than that of the NARMA model without sacrificing the modeling accuracy. In addition, the WNARMA model is robust against noise in the data since it inherently has a denoising capacity.

Tendo em vista o alto índice de criminalidade com armas de fogo no Brasil, é imperativo que a perícia forense tenha mais subsídios sobre resíduos de tiro e alterações provocadas por tiros em têxteis comumente encontrados em cenas de crime. Neste trabalho foram utilizadas munições do maior fabricante de cartuchos no Brasil (Companhia Brasileira de Cartuchos CBC). Foram comparados resíduos de munição convencional (Sinoxid) e de munição não-tóxica (Sintox) em tiros disparados a diversas distâncias, mostrando suas diferenças de composição e morfologia e que o resíduo Sintox contém partículas com composição semelhante àquelas encontradas no ambiente livre de tiros. A análise de fases do resíduo Sinoxid permitiu identificar uma nova categoria de partículas características, com composição e cristalografia específica (BaAl2O4), além das características (PbSbBa, PbBa) e consistentes (PbSb, PbBa, Pb, Sb, Ba) previstas pela norma. Nos resíduos de munição Sintox foram observadas composições contendo AlSiK, AlSi, Pb e AlSiCa. Destas categorias três tem composição semelhante a minerais abundantes na crosta terrestre (aluminossilicatos em geral). Nesta munição se propõe a presença de microesferulitos de chumbo, detectados com microscopia eletrônica de varredura, como evidência de disparo, com validade para os casos de armas em que se supõe o uso anterior ou concomitante de munição convencional, pois a origem provável destes esferulitos é a contaminação da arma com tiros anteriores (enchumbamento do cano). Exceto pela presença dos esferulitos de Pb, não se tem indicativo seguro para afirmar a origem de disparo de arma de fogo nestes resíduos. Do universo de fibras têxteis foram selecionadas fibras de vestimentas comuns entre vítimas de homicídio no Estado do Rio Grande do Sul e foram analisadas as alterações em fibras de tecidos submetidas a tiros, disparados em diferentes distâncias. Fibras de poliéster no tecido alvejado permitiram estimar distâncias de tiro tipo "encostadas" (contact) por fusão das fibras (fiber fusing), tipo "distâncias curtas", por apresentarem rompimento por fusão (fiber melting), enquanto que em distâncias maiores ocorre o rompimento mecânico. Fibras de algodão apresentaram apenas rompimento mecânico. Foi desenvolvida uma medida quantitativa através da medida com MEV do recobrimento de fibras com GSR, que mostra um decaimento exponencial em função da distância radial do furo do projétil, cuja constante de decaimento apresenta dependência da distância de disparo. / Given the high crime rate with firearms in Brazil, it is imperative to supply forensic laboratories with more subsidies on gunshot residues (GSR) from Brazilian ammunition and to analyze changes caused by firearm projectiles in textiles most commonly found at crime scenes. In this work we used ammunition from the leading supplier of cartridges in Brazil (Companhia Brasileira de Cartuchos CBC), and analyzed GSR from conventional ammunition (Sinoxid) and from non-toxic ammunition (Sintox), originated from shots fired at various distances from the target. Elemental analysis showed that both GSR are fundamentally different and that Sintox GSR is similar in composition to common environmental dust. The residue of the Sinoxid phase analysis identified a new category of characteristics particles, with specific composition and crystallography (BaAl2O4), next to the characteristic (PbSbBa, PbBa) and consistent (PBSB, PbBa, Pb, Sb, Ba) particles enumerated by the standard. In Sintox ammunition residue containing AlSiK, AlSi, Pb, and AlSiCa were found. Three of these categories have similar composition to abundant minerals in the earth's crust (aluminosilicates). To identify GSR from this ammunition, the presence of lead micro-spherulites detected with scanning electron microscopy, is proposed as evidence of shooting, valid for cases of weapons which had previous usage of conventional ammunition (weapon fouling). Among the many possible textile fibers, we selected those common on clothing of homicide victims in Southern Brazil (State of Rio Grande do Sul). Fiber modifications due to shots fired at different distances were analyzed. Polyester fibers in the targeted textiles allowed to estimate the firing distance of contact shots by fiber fusing, while at short distances fiber melting occurred. A higher distance only mechanical breakage was observed. Cotton fibers showed only mechanical disruption. The GSR-coverage of the fibers as a function of radial distance from the hole margin showed an exponential decay and the reciprocal decay constant showed a linear dependence on firing distance.

The purpose of this thesis is to study a restricted multivariate AFRMA model, called the Homogeneous Model. This model is defined as one in which each univariate component of the multivariate model is of the same order in p and q as it is in the multivariate model. From a mathematical respect, multivariate ARMA model is homogeneous if , and only if, its coefficient matrices are diagonal. From a physical respect, the present observation of a phenomenon can be modeled only by it s own past observation and its present and past "errors." The estimation procedures are developed based on maximum likelihood method and on O'Connell' s method for univariate model. The homogeneous model is evaluated by four types of data. Those data are generated reflecting different degrees of nonhomogeneity. It is found that the homogeneous model is sensitive to departures from the homogeneous assumptions. Small departures cause no serious problem, however, large departures are serious.

Das Ziel der Arbeit ist eine Zusammenfassung über den Stand der Forschung über das Thema der fraktionalen Integration und Kointegration sowie Weiterentwicklungen der aktuellen Methoden im Hinblick darauf, dass sie robuster auf eine Reihe von empirischen Gegebenheiten anwendbar sind. Hierzu wurden insbesondere die Möglichkeiten von Strukturbrüchen in deterministischen Prozessanteilen vorgeschlagen sowie deren Auswirkungen auf Schätzeigenschaften analysiert. Mit diesem Wissen können Schätzstrategien entwickelt werden, die auch im empirischen Teil der Arbeit angewandt wurden. Der Aufbau der Arbeit gestaltet sich so, dass nach der Einleitung und Problemstellung im zweiten Kapitel der Arbeit zunächst in die Zeitreihenanalyse eingeführt wird. Hierbei wird auch eine intuitive Motivation für die Betrachtung von Long-Memory-Prozessen gegeben. Diese gestaltet sich so, dass der klassischerweise als ganzzahlig angenommene Integrationsgrad eines Prozesses nun jede beliebige Zahl, also auch Brüche, annehmen kann. Diese Annahme führt wiederum dazu, dass hiermit sehr langfristige Abhängigkeiten von Zeitreihen effizient beschrieben werden können, da diese lediglich von einem einzigen Parameter abhängen. Die Schätzung dieses nunmehr fraktionalen Integrationsgrads wird im dritten Kapitel ausführlich beschrieben und in mehreren Simulationsstudien ausgiebig analysiert. Hierzu werden neben parametrischen Schätzmethoden, die einer genauen Spezifizierung der Korrelationsstruktur von Zeitreihen bedürfen, auch semiparametrische Methoden angeführt, die in der Praxis robuster einsetzbar sind, da ihre Schätzgenauigkeit und Effizienz nicht von einer korrekten Klassifizierung von sog. Short-Memory-Komponenten beeinflusst werden. Die Analyse dieser Methode erfolgt in erster Linie im Hinblick auf eine empirische Anwendbarkeit und bietet auch als Ergebnis Empfehlungen für eine optimale Schätzstrategie. Das vierte Kapitel beschäftigt sich in erster Linie mit Integrationstests wie z.B. Einheitswurzeltests und deren Anwendbarkeit bei Existenz von Long-Memory-Prozessbestandteilen. Darüber hinaus werden auch Schätz- und Testmethoden für das Vorliegen von deterministischen Trends thematisiert, die wiederum auch die Möglichkeit von Strukturbrüchen zulassen. Eine multivariate Betrachtungsweise ermöglicht das fünfte Kapitel mit der Einführung der fraktionalen Kointegration. Auch liegt der Fokus der Arbeit darin, die empirische Anwendbarkeit zu verbessern, indem in Simulationsstudien Effekte von empirischen Gegebenheiten - wie Strukturbrüche - analysiert und optimale Schätzstrategien entwickelt werden. Im sechsten Kapitel der Arbeit wird im Rahmen der ökonomischen Theorie der Markterwartungshypothese die Verzinsung deutscher im Zeitraum Oktober 1998 bis November 2011 untersucht. Diese Hypothese impliziert, dass zwischen den einzelnen Zinssätzen eine multivariate Beziehung in Form von Kointegrationsbeziehungen bestehen sollte, da die Zinssatzdifferenzen einer Liquiditätsprämie entsprechen. Von dieser wurde in bisherigen Studien angenommen, dass sie stationär ist, d.h. dass sie allenfalls eine Short-Memory-Eigenschaft aufweist, welche nur relativ kurzfristige Abhängigkeit impliziert. Von dieser Sichtweise löst sich die Arbeit, indem sie die Möglichkeit von fraktionalen Kointegrationsbeziehungen ermöglicht, die eine Aussage über die Persistenz der Liquiditätsprämie ermöglicht. Im Rahmen dieser Analyse konnten eine Reihe interessanter Erkenntnisse gewonnen werden, wie z.B. dass das Ausmaß der Persistenz (d.h. die Trägheit der Anpassung auf ökonomische Schocks) mit ansteigender Laufzeitdifferenz sukzessive größer wird und auch nicht mehr durch klassisch angenommene Prozessstrukturen erklärt werden kann. Nichtsdestotrotz können die Ergebnisse der empirischen Analyse die Annahmen der Markterwartungshypothese nicht bestätigen, da insbesondere der Integrationsgrad für sehr lange Laufzeitdifferenzen so groß ausfällt, dass selbst eine relativ schwache fraktionale Kointegrationsbeziehung abgelehnt werden muss. / Fractional integration and cointegration in theory and praxis

Magíster en Ingeniería de Redes de Comunicaciones / La planificación de las operaciones de una empresa puede ser entendida como un conjunto de técnicas cuyo objetivo es conseguir el máximo beneficio mediante el uso de insumos y medios utilizados por ella en su proceso productivo. Específicamente, en el contexto de la provisión de servicios de telecomunicaciones se pueden distinguir problemas asociados a la planificación de las redes de telecomunicaciones, entre los cuales se encuentra la evaluación de desempeño de los sistemas de comunicaciones y las proyecciones de tráfico. Los modelos matemáticos de teorías de colas y de renovación, de identificación y control de sistemas, y de series de tiempo, se utilizan habitualmente para modelar y proyectar tráfico de redes de datos. En el presente trabajo se implementan y comparan distintas metodologías con base en la representación de series de tiempo, con el objetivo de modelar tráfico en nodos de red de acceso a servicios de banda ancha. En este trabajo se implementan las series de tiempo como filtros de tiempo discreto. Se desarrollan modelos ARMA con representaciones ARMAX y GARCH, que se utilizan en control de sistemas y econometría, respectivamente. Las series de tiempo de tráfico de los nodos de acceso de banda ancha también se modelan con filtros de Kalman de tiempo discreto. Los resultados obtenidos en el trabajo comprenden la comparación de los modelos ARMAX, GARCH y filtros de Kalman para predicciones de tráfico. Las métricas de desempeño, como errores de predicción y test de hipótesis de correlación, entre la serie estimada y la de verificación, se aplican a los modelos de tráfico de los nodos de red de banda ancha. Los filtros de Kalman, en la mayoría de las comparaciones, presentan mejores parámetros de desempeño que los modelos ARMA, y entre los modelos ARMA, la construcción ARMAX tiene los menores índices de error. En cuanto a los modelos GARCH, en todos los casos, tienen los mayores errores entre las series de validación y de salidas de los modelos. El aporte de este trabajo es la comparación de distintas metodologías de construcción de modelos de tráfico, con técnicas de distintos dominios que no se habían utilizado en un problema común como modelos para pronósticos de tráfico de redes de datos. De esta forma se implementa una nueva revisión de distintos modelos de series de tiempo en el contexto de planificación de sistemas de comunicaciones, que permite tener distintas alternativas de evaluación de modelos de tráfico, en contraste a las restricciones actuales de evaluación, como construcción de parámetros de desempeño. Se propone que el trabajo puede ser extendido incorporando filtros adaptivos, además de la representación de series de tiempo que incluyan la dimensión espacial. Así, las series espacio-temporales podrían representarse como filtros adaptivos para disminuir la complejidad de los modelos predictivos.