En esta investigación se propone una metodológica alternativa a la metodología de Box y Jenkins, donde se podrá evidenciar el modelamiento de series temporales no lineales, mediante el enfoque paramétrico y el enfoque No paramétrico. En el enfoque paramétrico me inclinaré por la extensión de los métodos de Box y Jenkins, es decir, los modelos ARCH, GARCH, TGARCH entre otros, para el modelado de series temporales no lineales, en la cual obtendré los pronósticos del año 2012 para la serie temporal:  Número de peruanos retornantes según año de regreso mediante medio de transporte aéreo. En el enfoque No paramétrico presentaré el método de la red neural de retropropagación resiliente para el modelado de series temporales no lineales, en la cual obtendré los pronósticos del año 2012 para la serie temporal:  Número de peruanos retornantes según año de regreso mediante medio de transporte aéreo. La serie de tiempo estudiada para esta investigación presenta un cambio estructural durante los años del 2000-2003, lo que induce a la no linealidad de la serie. La estimación de los dos enfoques serán comparados y se elegirá el enfoque que otorgue mejores pronósticos, la cual escogeré mediante indicadores de validación como por ejemplo el MAD (Desviación Media Residual) y SSE (Suma de los Cuadrados de los Residuos). / In this research an alternative to Box and Jenkins methodology, where you can demonstrate the modeling of nonlinear time series, using parametric and nonparametric approach is proposed methodological approach. In the parametric approach, we prefer the extension of the methods of Box and Jenkins, ie ARCH, GARCH, TGARCH models among others, for modeling nonlinear time series, in which we obtain forecasts for 2012 for the series time:  Number of returnees back Peruvians by year by means of air transport. In the parametric approach not present the method of the Resilient Backpropagation Neural Network for modeling nonlinear time series, in which we obtain forecasts of 2012 to the time series:  Number of returnees back Peruvians by year by means of air transport. The time series studied for this research presents a structural change during the years of 2000-2003, which leads to the nonlinearity of the series. The estimation of the two approaches will be compared and approach that gives better predictions will be chosen, which will choose validation using indicators such as MAD (mean deviation residual) and SSE (sum of the squares of the waste)

The aim of this study is to analyze whether creating an own category for Socially Responsible Investment Funds (FISR) in Brazil generates time series changes in heritage and cash flow of these funds. We studied all FISR Brazilians during the period 2001 to 2009. The methodology used was the Box & Jenkins (1970) and interventions. The results reveal interventions in the two variables; however, the interventions take place before the change of category. Another important conclusion is that the category change does not cause alterations in the time series of the two variables considered. / El objetivo de este estudio es analizar si la creación de una categoría propia para los Fondos de Inversión Socialmente Responsables (FISR) de Brasil generó cambios en las series temporales de patrimonio y flujo de dinero de estos fondos. Para ello se han analizado todos los FISR brasileños existentes durante el periodo comprendido entre los años 2001 y 2009, aplicando las metodologías de Box y Jenkins (1970) y de intervenciones. Los resultados revelan intervenciones en las dos variables, sin embargo las intervenciones tuvieron lugar antes del cambio de categoría. Otra importante conclusión es que el cambio de categoría no provocó alteraciones en las series temporales de las dos variables consideradas.

Esta tesis consta de una introducción general, 4 capítulos y una conclusión general. Los capítulos poseen una introducción a cada tema específico, con el fin de explicar la importancia de la aplicación de cada tema, el desarrollo y nuestro aporte en cada una de estas líneas. En el Capítulo 1 se estudian mediante simulación Monte Carlo procesos elementales en reacciones químicas en una superficie monocristalina. Este estudio, mediante procesos superficiales de adsorción, desorción y reacción, evidencian el comportamiento dinámico de las reacciones químicas del tipo 2A + B<SUB>2</SUB> &#8594; 2AB. También se propone la evaluación exacta de una configuración degenerada de distribuciones de dipolos sobre un sistema de 2 dimensiones. En el Capítulo 2 se estudia la conducción eléctrica a través del músculo cardíaco, que puede interpretarse como un fenómeno dinámico no-lineal en un modelo extendido de características excitables. Se han desarrollado diversos modelos matemáticas, basados en el modelo celular de circuito equivalente para describir la propagación del potencial transmembrana a través del músculo cardíaco. Para mantener la propagación del potencial de acción adecuada en el corazón, se ha detectado que es importante la comunicación directa entre las células cardíacas. Esta conexión directa entre células se establece a través de canales intercelulares conocidos como uniones gap. La contracción normal del corazón se debe a una onda de excitación que se origina en el nódulo sinusal y se transmite al resto del miocardio. En las arritmias cardíacas aparecen patológicamente excitaciones locales, como focos ectópicos u ondas de reentrada, de manera que se pierde la contracción normal. En esta tesis se modelaron las características de las uniones gapa y su influencia sobre la propagación del impulso eléctrico. En el Capítulo 3 se continúa con el análisis de la dinámica del ritmo cardíaco, pero por medio del estudio de series temporales construidas a partir de electrocardiogramas dinámicos Holter de 24 hs. En los sistemas dinámicos reales las variables de estado o las leyes dinámicas no siempre son conocidas; sin embargo su evoluación en el espacio de fases puede reconstruirse a partir de un único observable físico, gracias al Teorema de Takens. Las series temporales de intervalos RR poseen características no lineales debido a la regulación del sistema neuronal sobre la acción del marcapasos del corazón. A través del desarrollo de ciertas herramientas para tratar las series, se pone de manifiesto la existencia de una componente aleatoria o de alta dimensión en la variabilidad del ritmo cardíaco de pacientes con insuficiencia cardíaca congestiva. En el Capítulo 4 se utilizan más herramientas para caracterizar series temporales, en esta oportunidad relacionadas con el clima. Se trabajó con series de temperatura y precipitaciones de la República Argentina provistas por el Servicio Meteorológico Nacional. La representación de los sistemas dinámicos se lleva a cabo en un espacio de fases; para su reconstrucción se requiere de una serie temporal. Por este motivo, la ausencia de datos es de gran importancia en el análisis de las series temporales más aún considerando que no se pueden volver a tomar los datos. Este capítulo finaliza con una propuesta para dicha reconstrucción.

[EN] In this thesis it is introduced a method to filter GNSS height time series from vertical displacements derived from load variations in the Earth's surface, obtained from the monthly geopotential coefficients from the GRACE mission. These load variations are originated mainly by the seasonal hydrological variations as it can be confirmed from the hydrological GLDAS model. This filtering method is based on spectral analysis techniques that allow the manipulation of time series in both time and frequency domains. To test this method data from 66 IGS Core Network reference stations have been used. The origin of the GNSS data are the weekly solutions provided by the First Data Reprocessing Campaign carried out by IGS. Monthly level-2 data from GRACE Mission provided by GFZ, with a time-span of more than 11 years, have been used to generate hydrological load and equivalent water thickness monthly time series at every reference station from which GNSS data are available. In addition, soil water content time series have also been created from monthly GLDAS data. With the periodograms of the four time series datasets a signal with frequency close to 1 cycle per year is detected in the GNSS height, load, equivalent water thickness and GLDAS time series. As this signal has the same frequency in the equivalent water thickness and GLDAS time series it is confirmed that its origin is the hydrological cycle. Therefore the variations observed in the GNSS height and load time series can be explained, at least part of it, by these hydrological variations. The spectral filtering technique introduced in this thesis is based on the detection and isolation of the annual signal in the load time series from GRACE data. This process is done in the frequency domain by using the Discrete Fourier Transform (DFT) with the Fast Fourier Transform (FFT) algorithm. Using the linearity property of the DFT, the isolated annual signal from the load time series is subtracted from the DFT of the GNSS height time series in the frequency domain. The new time series in the frequency domain is the GNSS height without the annual signal generated by the hydrological variations in the GNSS reference station area. After testing the spectral filter with times series dataset from 66 reference stations, it is demonstrated that for stations in areas with important hydrological activity the GNSS height time series reduce their WRMS by 18 % on average, with some special cases where WRMS reduction is higher than 25 %. Other parameters like GNSS height vs. GRACE load correlation before and after the filtering process show a reduction of the correlation from 53.9 % to 15.0 % In areas where the hydrological variations are not clearly detected by GNSS and GRACE, like islands, coasts or deserts, there is no WRMS reduction, and other parameters do not show any improvement in the GNSS height time series after the filtering process. / [ES] En esta tesis doctoral se presenta un método de filtrado de series temporales de altura GNSS a partir de los desplazamientos verticales derivados de las variaciones de carga sobre la corteza terrestre obtenidas a partir de los modelos geopotenciales mensuales de la misión GRACE. Estas variaciones de carga vienen provocadas, principalmente, por las variaciones estacionales hidrológicas tal como se comprueba a partir del modelo hidrológico GLDAS. El método de filtrado se basa en el análisis espectral, que permite manipular las series temporales tanto en el dominio del tiempo como de las frecuencias. Para comprobar la validez del método se han utilizado datos de 66 estaciones de referencia pertenecientes al IGS Core Network. Estos datos son las soluciones semanales de coordenadas obtenidas por la 1 a campaña de reprocesado de datos IGS. Por otro lado también se han utilizado datos nivel-2 de la misión GRACE proporcionados por GFZ y que cubren un periodo de tiempo de más de 11 años, para generar la series temporales de carga hidrológica y lámina de agua en cada una de las estaciones de referencia analizadas. Por último también se han utilizado datos mensuales de contenido de agua en superficie generados por GLDAS a partir de los cuales también se han generado series temporales en las estaciones de referencia. Mediante el análisis de los espectros de amplitudes de los cuatro tipos de series temporales se detecta una señal con frecuencia cercana a 1 ciclo por año que se encuentra presente en las series temporales de altura elipsoidal, carga hidrológica GRACE, lámina de agua GRACE y contenido de agua en superficie GLDAS. Como la señal se encuentra presente tanto en las series temporales de lámina de agua y contenido de agua en superficie, se confirma que su origen es el ciclo hidrológico. Por tanto las variaciones observadas en las series temporales de altura elipsoidal y carga hidrológica pueden ser explicadas, al menos en parte, por las variaciones hidrológicas. La técnica de filtrado espectral presentada en esta tesis se basa en la detección y aislado de la señal anual en las series temporales de carga hidrológica. Este proceso se realiza en el dominio de las frecuencias mediante la Transformación Discreta de Fourier (DFT) realizada con los algoritmos de la Transformada Rápida de Fourier (FFT). Gracias a la propiedad de linealidad de las transformadas de Fourier, la señal anual aislada es restada de las series temporales de altura elipsoidal también en el dominio de las frecuencias. La serie temporal resultante es la serie temporal de alturas elipsoidales sin la señal anual de la carga hidrológica. Tras realizar el filtrado espectral con las estaciones de referencia se demuestra que en las estaciones en áreas con una importante actividad hidrológica las series temporales de altura GNSS reducen su error medio cuadrático ponderado (WRMS) un 18 % en promedio, con casos destacables que superan el 25 %. Otros parámetros como la correlación entre altura elipsoidal y carga hidrológica antes y después del filtrado también muestran una importante variación, pasando de un 53.9 % al 15.0 %. En áreas donde las variaciones hidrológicas no son tan claramente observadas por GNSS ni por GRACE, como por ejemplo en islas, zonas costeras o desiertos, no hay reducción de WRMS, ni el resto de parámetros indican mejora en las series temporales de altura elipsoidal tras el filtrado. / [CA] En aquesta tesi doctoral es presenta un mètode de filtrat de sèries temporals d'altura GNSS a partir dels desplaçaments verticals derivats de les variacions de càrrega sobre l'escorça terrestre obtingudes a partir del models mensuals de geopotencial de la missió GRACE. Aquestes variacions estan provocades principalment per les variacions hidrològiques estacionals tal i com es pot comprovar a partir del model hidrològic GLDAS. Aquest mètode es basa en l'anàlisi espectral, que permet manipular les sèries temporals tant en el domini del temps com en el domini de les freqüències. Per a comprovar la validesa del mètode s'han utilitzat dades de 66 estacions de referència pertanyents a l' IGS Core Network. Aquestes dades són les solucions setmanals de coordenades obtingudes per l' 1a campanya de reprocessat de dades IGS. D'altra banda també s'han utilitzat dades nivell-2 de la missió GRACE, proporcionats per GFZ i que cobreixen un període de temps de més d'11 anys, per a generar la sèries temporals de càrrega hidrològica i làmina d'aigua en cadascuna de les estacions de referència analitzades. Finalment també s'han utilitzat dades mensuals de contingut d'aigua en superfície generades per GLDAS, a partir dels quals també s'han generat sèries temporals en les estacions de referència. Mitjançant l'anàlisi dels espectres d'amplitud dels quatre tipus de sèries temporals, es detecta un senyal amb freqüència propera a 1 cicle per any que es troba present en les sèries temporals d'altura el·lipsoïdal, càrrega hidrològica GRACE, làmina d'aigua GRACE i contingut d'aigua en superfície GLDAS. Com el senyal es troba present tant en les sèries temporals de làmina d'aigua i contingut d'aigua en superfície, es confirma que el seu origen és el cicle hidrològic. Per tant les variacions observades en les sèries temporals d'altura el·lipsoïdal i càrrega hidrològica poden ser explicades, si més no en part, per les variacions hidrològiques. La tècnica de filtrat espectral presentada en aquesta tesi es basa en la detecció i aïllament del senyal anual en les sèries temporals de càrrega hidrològica. Aquest procés es fa en el domini de les freqüències mitjançant la Transformació Discreta de Fourier (DFT) feta amb els algorismes de la Transformada Ràpida de Fourier (FFT). Gràcies a la propietat de linealitat de les transformades de Fourier, el senyal anual aïllat és restat de les sèries temporals d'altura el·lipsoïdal, que es troba també en el domini de les freqüències. La sèrie temporal resultant és la sèrie temporal d'altures el·lipsoïdals sense el senyal anual de la càrrega hidrològica. Després de fer el filtrat espectral amb les estacions de referència, es demostra que a les estacions en àrees amb una important activitat hidrològica, les sèries temporals d'altura GNSS redueixen el seu error quadràtic mitjà ponderat (WRMS) un 18 % en mitjana, amb casos destacables que superen el 25 %. Altres paràmetres com la correlació entre l'altura el·lipsoïdal i la càrrega hidrològica abans i després del filtrat també mostren una important variació, passant d'un 53.9 % al 15.0 %. En àrees on les variacions hidrològiques no són tan clarament observades per GNSS ni per GRACE, com per exemple en illes, zones costaneres o deserts, no hi ha reducció de WRMS, ni la resta de paràmetres indiquen una millora en les sèries temporals d'altura el·lipsoïdal després del filtrat. / Ros Valiente, L. (2016). EVALUACIÓN DEL DESPLAZAMIENTO VERTICAL DE ESTACIONES GNSS PRODUCIDO POR LA CARGA HIDROLÓGICA A PARTIR DEL ANALISIS ESPECTRAL Y FILTRADO DE LAS SERIES TEMPORALES GNSS, GRACE Y GLDAS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61290

[ES] La desregulación del sector de la electricidad producido por la Ley 54/1997 del Sector Eléctrico provocó un cambio radical en el sistema de gestión de la electricidad, tanto para los productores y distribuidores, como para los propios consumidores. España lideraba un cambio en la política energética buscando una liberalización del mercado en aplicación de la Directiva 96/92/CE del Parlamento Europeo y del Consejo. En este cambio, el Estado abandona la noción de servicio público para el sistema eléctrico y pasa a gestionarse mediante un mercado mayorista operado por sociedades mercantiles. Este cambio se traduce en que la gestión del sistema se realiza mediante un sistema de mercados de oferta y de demanda, y que el Estado únicamente establecerá la regulación pertinente. Dentro del mismo cambio, se organiza el sistema de modo que aparece el transportista único del sistema, Red Eléctrica de España. Originalmente, este ente debe asegurar el suministro y realizar la panificación de la operativa del sistema, pero con la Ley 17/2007 de la adaptación del sector eléctrico se convierte en el transportista único del sistema. La Ley 24/2013, de 26 de diciembre, del Sector Eléctrico además le atribuye aún mayor responsabilidad, siendo el único operador del transporte y del sistema, adquiriendo la necesidad de realizar previsiones de demanda eléctrica que serán utilizadas en el mercado eléctrico, y, además, de precios de la energía. Estas previsiones se realizan habitualmente mediante la utilización de técnicas de series temporales, utilizando modelos de regresión, ARIMA, redes neuronales o de suavizado exponencial. Debido a que la energía eléctrica no es fácilmente acumulable, la producción debe estar ajustada a la demanda. Cualquier desfase entre ambas provoca costes enormes que las empresas del sector eléctrico necesitan evitar. Para ello, demandan predicciones del consumo lo más acertadas y fiables posibles. Esta tesis se centra en el estudio de los modelos de Holt-Winters para ser utilizados en la previsión de demanda eléctrica en España. Estos modelos han demostrado ser sencillos de trabajar y robustos frente a variaciones no controladas y han sido adaptados para trabajar con múltiples estacionalidades. Con ello se han desarrollado nuevos modelos que han permitido mejorar las previsiones. En primer lugar, se estudia la demanda eléctrica en España, como eje fundamental para el desarrollo de la tesis. Se observa cómo la serie dispone de una características muy relevante: una frecuencia de 24 horas, con una media y varianza que no son constantes. Se observa la presencia de varias estacionalidades que se integran en el modelo, así como una enorme influencia de los días festivos y fines de semana. Por último, se detecta una alta volatilidad. Este análisis permite conocer el comportamiento de la serie e introducir los modelos múltiple-estacionales. En segundo lugar, se presentan y analizan los modelos de Holt-Winters múltiple-estacionales, como eje vertebrador de la tesis. Estos modelos son los desarrollados en la tesis para conseguir sus objetivos: se presentan los modelos, se analizan los valores iniciales y la optimización de los parámetros, y finalmente se analizan los parámetros. Finalmente se introducen nuevos elementos en los modelos que permiten mejorar las previsiones realizadas por los mismos. En este aspecto, se incluye la introducción de estacionalidades discretas que permiten modelizar los días festivos; se introducen indicadores turísticos que mejora la previsión en las zonas cuyo producto interior bruto depende altamente del turismo; finalmente, se introduce un modelo híbrido en el que las condiciones climáticas son consideradas y que aumenta la precisión de las previsiones. Por último, esta tesis viene acompañada de un desarrollo de software específico para la explotación del modelo, desarrollado como Toolbox de MATLAB®. En definitiva, se desarr / [CA] La desregulació del sector de l'electricitat produït per la Llei 54/1997, del sector elèctric va provocar un canvi radical en el sistema de gestió de l'electricitat, tant per als productors i distribuïdors, com per als propis consumidors. Espanya liderava un canvi en la política energètica buscant una liberalització del mercat aplicant la Directiva 96/92/CE del Parlament Europeu i del Consell. En aquest canvi, l'Estat abandona la noció de servei públic per al sistema elèctric i passa a gestionar-se mitjançant un mercat majorista operat per societats mercantils. Aquest canvi es tradueix en que la gestió del sistema es realitza mitjançant un sistema de mercats d'oferta i de demanda, i que l'Estat únicament ha d'establir la regulació pertinent. Dins el mateix canvi, s'organitza el sistema de manera que apareix el transportista únic del sistema, Red Eléctrica de España. Originalment, aquest ens ha d'assegurar el subministrament i realitzar la panificació de l'operativa del sistema, però amb la Llei 17/2007 de l'adaptació del sector elèctric es converteix en el transportista únic del sistema. La Llei 24/2013, de 26 de desembre, del sector elèctric a més li atribueix a REE ser l'operador únic del transport i del sistema, adquirint encara més gran responsabilitat i la necessitat de realitzar previsions de demanda elèctrica que seran utilitzades en el mercat elèctric, i, a més, de preus de l'energia. Aquestes previsions es fan habitualment mitjançant la utilització de tècniques de sèries temporals, utilitzant models de regressió, ARIMA, xarxes neuronals o de suavitzat exponencial. A causa de que l'energia elèctrica no és fàcilment acumulable, la producció ha d'estar ajustada a la demanda. Qualsevol desfasament entre les dues provoca costos enormes que les empreses del sector elèctric necessiten evitar. Per a això, demanen prediccions del consum el més encertades i fiables possibles. Aquesta tesi se centra en l'estudi dels models de Holt-Winters per ser utilitzats en la previsió de demanda elèctrica a Espanya. Aquests models han demostrat ser senzills de treballar i robustos davant de variacions no controlades i han estat adaptats per treballar amb múltiples estacionalitats. Amb això s'han desenvolupat nous models que han permès millorar les previsions. En primer lloc, s'estudia la demanda elèctrica a Espanya, com a eix fonamental per al desenvolupament de la tesi. S'observa com la sèrie disposa de característiques molt rellevants: una freqüència de 24 hores, amb una mitjana i variància que no són constants. S'observa la presència de diverses estacionalitats que s'integren en el model, així com una enorme influència dels dies festius i caps de setmana. Finalment, es detecta una alta volatilitat. Aquesta anàlisi permet conèixer el comportament de la sèrie i introduir els models múltiple estacionals. En segon lloc, es presenten i s'analitzen els models de Holt-Winters múltiple estacionals, com a eix vertebrador de la tesi. Aquests models són els desenvolupats en la tesi per aconseguir els seus objectius: es presenten els models, s'analitzen els valors inicials i l'optimització dels paràmetres, i finalment s'analitzen els paràmetres. Finalment s'introdueixen nous elements en els models que permeten millorar les previsions realitzades pels mateixos. En aquest aspecte, s'inclou la introducció de estacionalitats discretes que permeten modelitzar els dies festius; s'introdueixen indicadors turístics que millora la previsió en les zones el producte interior brut depèn altament del turisme; finalment, s'introdueix un model híbrid en el qual les condicions climàtiques són considerades i que augmenta la precisió de les previsions. Addicionalment, aquesta tesi ve acompanyada d'un desenvolupament de programari específic per a l'explotació del model, desenvolupat com Toolbox de Matlab®. En definitiva, es desenvolupen i implanten nous models de Holt-Winters que pro / [EN] The deregulation of the electricity sector produced by Law 54/1997 of the Electricity Sector caused a radical change in the electricity management system, both for producers and distributors, and for the consumers themselves. Spain was leading a change in energy policy seeking a liberalization of the market by applying Directive 96/92/EC of the European Parliament and the Council. In this change, the State abandons the notion of public service for the electrical system and it is managed through a wholesale market operated by mercantile companies. This change means that the management of the system is carried out through a system of supply and demand markets, and that the State will only establish the relevant regulation. Within the same change, the system is organized so that the single transporter of the system, Red Eléctrica de España, appears. Originally, this entity must ensure the supply and carry out the baking of the operation of the system, but with the law 17/2007 of the adaptation of the electricity sector becomes the only carrier of the system. Law 24/2013, of December 26, of the Electricity Sector also gives it even greater responsibility, acquiring the need to make forecasts of electric demand that will be used in the electricity market, and, in addition, of energy prices. These forecasts are usually made through the use of time series techniques, using regression models, ARIMA, neural networks or exponential smoothing. Because electric power is not easily accumulated, production must be adjusted to the demand. Any gap between the two causes huge costs that companies in the electricity sector need to avoid. For this, they demand predictions of consumption as accurate and reliable as possible. This thesis focuses on the study of Holt-Winters models to be used in forecasting electricity demand in Spain. These models have proven to be simple to work and robust against uncontrolled variations and have been adapted to work with multiple seasons. This new models have been developed that have improved forecasts. In the first place, the electrical demand in Spain is studied, as a fundamental axis for the development of the thesis. It is observed how the series has very relevant characteristics: a frequency of 24 hours, with a mean and variance that are not constant. It is observed the presence of several seasons that are integrated into the model, as well as a huge influence of holidays and weekends. Finally, high volatility is detected. This analysis allows to know the behavior of the series and introduce the multiple seasonal models. Secondly, seasonal multiple Holt-Winters models are presented and analyzed as the backbone of the thesis. These models are those developed in the thesis to achieve their objectives: the models are presented, the initial values and the optimization of the parameters are analyzed, and finally the parameters are analyzed. Finally, new elements are introduced in the models that allow improving the forecasts made by them. In this aspect, the introduction of discrete seasonings that allow modeling holidays is included; Tourist indicators are introduced that improve forecasting in areas whose gross domestic product depends highly on tourism; finally, a hybrid model is introduced in which the climatic conditions are considered and which increases the accuracy of the forecasts. Additionally, this thesis is accompanied by a development of specific software for the exploitation of the model, developed as MATLAB® Toolbox. In short, new models of Holt-Winters are developed and implemented that provide more accurate short-term forecasts, which allow the entities that form the electrical system to better plan and manage the electrical system. / Trull Domínguez, Ó. (2020). Predicción a corto plazo de Ia demanda horaria de energía eléctrica en España mediante modelos optimizados de Holt-Winters múltiple estacionales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/140091

En esta tesis, se propone el uso de la técnica de Doppler transcraneal (DTC) para monitorizar la actividad cerebral durante la exposición a entornos virtuales (EV) y así poder analizar los correlatos cerebrales del sentido de presencia. Las hipótesis de partida son las siguientes: 1) DTC se podrá utilizar fácilmente en combinación con sistemas de realidad virtual. 2) Los datos de velocidad de flujo sanguíneo medidos por DTC se podrán utilizar para analizar cambios de actividad cerebral durante la exposición a EV. 3) Habrá diferencias en la velocidad del flujo sanguíneo asociadas a distintos niveles de presencia. 4) Habrá correlación entre el grado de presencia medido por cuestionarios y parámetros de la velocidad de flujo sanguíneo. 5) Cada componente de la experiencia virtual tendrá una influencia en las variaciones de velocidad observadas. Para analizar las hipótesis planteadas, se realizaron cuatro experimentos distintos, en los que se analizó la velocidad del flujo sanguíneo durante: 1) distintas condiciones de navegación, 2) distintas condiciones de inmersión, 3) una tarea de percepción visual y 4) tareas motoras para manejo de un joystick. Durante la tesis, se han propuesto distintas técnicas de procesado de señal basadas en análisis espectral y en la obtención parámetros no lineales de la señal, que no habían sido utilizadas previamente en experimentos psicofisiológicos con DTC. Se ha observado que existe un incremento en la velocidad del flujo sanguíneo durante la exposición a un EV, el cual puede deberse a distintos factores que intervienen en la experiencia: tareas de interacción visuoespacial, tareas de atención, la creación y ejecución de un plan motor, cambios emocionales Los análisis han mostrado que existen correlaciones significativas entre la velocidad media de flujo sanguíneo en las arterias cerebrales medias durante la exposición al EV y respuestas a los cuestionarios de presencia utilizados. / Rey Solaz, B. (2010). Contributions to the Development of Objective Techniques for Presence Measurement in Virtual Environments by means of Brain Activity Analysis [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8505

El trabajo de investigación aborda el desarrollo de nuevos métodos y software para el análisis espectral de series de tiempo escalares o vectoriales, con énfasis en aplicaciones de interés geodésico. El punto de partida puede ubicarse en el método introducido por Harada y Fukushima para el análisis no lineal de series temporales, que permite detectar recursivamente las frecuencias, sus amplitudes y fases asociadas, así como términos seculares mixtos de Fourier cuando éstos se encuentran en la señal. Este método se extiende de diferentes maneras permitiendo el tratamiento de series (regular o irregularmente espaciadas) afectadas por un ruido de autocorrelación de ley potencial. Esto se hace tanto a nivel de detección de frecuencias como de ajuste no lineal. Una reducción del tiempo de cómputo es también obtenida. El trabajo teórico viene acompañado por el desarrollo de un software completo y especializado para el análisis armónico no lineal de series de tiempo utilizando el lenguaje de programación MATLAB. Gran parte de las herramientas que encontramos hoy en día para el análisis de series temporales periódicas son válidas sólo para ciertos tipos de éstas, mientras que los programas que se presentan en este trabajo pueden ser aplicados a series irregularmente espaciadas e influenciadas por una componente residual fruto, por ejemplo, de una combinación de ruido blanco y parpadeante. Los nuevos métodos y rutinas se utilizan para analizar algunas series interesantes como aquellas que describen las perturbaciones del polo celeste, las variaciones del geocentro debidas a la redistribución de la masa de agua en la superficie terrestre, el exceso de la duración del día, el flujo de agua continental y las posiciones de estaciones GPS, entre otros. Los modelos armónicos no lineales estimados permiten explicar cada uno de estos fenómenos en el dominio temporal considerado y extraer conclusiones de su comportamiento.

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El problema de detección de series temporales multivariadas surge en aplicaciones tan dispares como radar, sonar, ingeniería biomédica o comunicaciones. Aunque, sin lugar a dudas, dos de las aplicaciones más importantes en la actualidad son el sensado espectral multiantena para radio cognitiva (CR) y las redes de sensores. En el primer caso, el objetivo consiste en detectar bandas del espectro vacías, para permitir la transmisión oportunista de usuarios secundarios. En el segundo, a partir de las señales adquiridas por un conjunto de sensores, se quiere determinar qué modelo ha generado dichas observaciones. Los problemas de detección multicanal se pueden resolver de diferentes maneras en función de la información a priori disponible. En concreto, en esta Tesis se consideran los detectores basados en la estructura espacial, que es una característica especialmente interesante dado que permite desarrollar tests que necesitan muy poca información a priori sobre las señales. / The multiple-channel signal detection problem appears in many applications, such as radar and sonar, bioengineering, or communications. Nevertheless, two of the most important applications nowadays are multiantenna spectrum sensing and sensor networks. In the first case, we must detect frequency sub-bands which are not occupied, to allow the opportunistic transmission of secondary users. In the second case, the goal consists in determining, from a set of observations, the model which better explains the data. Multiple-channel detection problems may be solved following different approaches depending on the available information. Concretely, in this Thesis, spatial-structure based detectors are considered, providing tests that use no or very limited a priori information about the signal to be detected.

[ES] La diabetes es un importante problema de salud mundial, siendo una de las enfermedades no transmisibles más graves después de las enfermedades cardiovasculares, el cáncer y las enfermedades respiratorias crónicas. La prevalencia de la diabetes ha aumentado constantemente en las últimas décadas, especialmente en países de ingresos bajos y medios. Se estima que 425 millones de personas en todo el mundo tenían diabetes en 2017, y para 2045 este número puede aumentar a 629 millones. Alrededor del 10% de las personas con diabetes padecen diabetes tipo 1, caracterizada por una destrucción autoinmune de las células beta en el páncreas, responsables de la secreción de la hormona insulina. Sin insulina, la glucosa plasmática aumenta a niveles nocivos, provocando complicaciones vasculares a largo plazo. Hasta que se encuentre una cura, el manejo de la diabetes depende de los avances tecnológicos para terapias de reemplazo de insulina. Con la llegada de los monitores continuos de glucosa, la tecnología ha evolucionado hacia sistemas automatizados. Acuñados como "páncreas artificial", los dispositivos de control de glucosa en lazo cerrado suponen hoy en día un cambio de juego en el manejo de la diabetes. La investigación en las últimas décadas ha sido intensa, dando lugar al primer sistema comercial a fines de 2017, y muchos más están siendo desarrollados por las principales industrias de dispositivos médicos. Sin embargo, como dispositivo de primera generación, muchos problemas aún permanecen abiertos y nuevos avances tecnológicos conducirán a mejoras del sistema para obtener mejores resultados de control glucémico y reducir la carga del paciente, mejorando significativamente la calidad de vida de las personas con diabetes tipo 1. En el centro de cualquier sistema de páncreas artificial se encuentra la predicción de glucosa, tema abordado en esta tesis. La capacidad de predecir la glucosa a lo largo de un horizonte de predicción dado, y la estimación de las tendencias futuras de glucosa, es la característica más importante de cualquier sistema de páncreas artificial, para poder tomar medidas preventivas que eviten por completo el riesgo para el paciente. La predicción de glucosa puede aparecer como parte del algoritmo de control en sí, como en sistemas basados en técnicas de control predictivo basado en modelo (MPC), o como parte de un sistema de supervisión para evitar episodios de hipoglucemia. Sin embargo, predecir la glucosa es un problema muy desafiante debido a la gran variabilidad inter e intra-sujeto que sufren los pacientes, cuyas fuentes solo se entienden parcialmente. Esto limita las prestaciones predictivas de los modelos, imponiendo horizontes de predicción relativamente cortos, independientemente de la técnica de modelado utilizada (modelos fisiológicos, basados en datos o híbridos). La hipótesis de partida de esta tesis es que la complejidad de la dinámica de la glucosa requiere la capacidad de caracterizar grupos de comportamientos en los datos históricos del paciente que llevan naturalmente al concepto de modelado local. Además, la similitud de las respuestas en un grupo puede aprovecharse aún más para introducir el concepto clásico de estacionalidad en la predicción de glucosa. Como resultado, los modelos locales estacionales están en el centro de esta tesis. Se utilizan varias bases de datos clínicas que incluyen comidas mixtas y ejercicio para demostrar la viabilidad y superioridad de las prestaciones de este enfoque. / [CA] La diabetisés un important problema de salut mundial, sent una de les malalties no transmissibles més greus després de les malalties cardiovasculars, el càncer i les malalties respiratòries cròniques. La prevalença de la diabetis ha augmentat constantment en les últimes dècades, especialment en països d'ingressos baixos i mitjans. S'estima que 425 milions de persones a tot el món tenien diabetis en 2017, i per 2045 aquest nombre pot augmentar a 629 milions. Al voltant del 10% de les persones amb diabetis pateixen diabetis tipus 1, caracteritzada per una destrucció autoimmune de les cèl·lules beta en el pàncrees, responsables de la secreció de l'hormona insulina. Sense insulina, la glucosa plasmàtica augmenta a nivells nocius, provocant complicacions vasculars a llarg termini. Fins que es trobi una cura, el maneig de la diabetis depén dels avenços tecnològics per a teràpies de reemplaçament d'insulina. Amb l'arribada dels monitors continus de glucosa, la tecnologia ha evolucionat cap a sistemes automatitzats. Encunyats com "pàncrees artificial", els dispositius de control de glucosa en llaç tancat suposen avui dia un canvi de joc en el maneig de la diabetis. La investigació en les últimes dècades ha estat intensa, donant lloc al primer sistema comercial a finals de 2017, i molts més estan sent desenvolupats per les principals indústries de dispositius mèdics. No obstant això, com a dispositiu de primera generació, molts problemes encara romanen oberts i nous avenços tecnològics conduiran a millores del sistema per obtenir millors resultats de control glucèmic i reduir la càrrega del pacient, millorant significativament la qualitat de vida de les persones amb diabetis tipus 1. Al centre de qualsevol sistema de pàncrees artificial es troba la predicció de glucosa, tema abordat en aquesta tesi. La capacitat de predir la glucosa al llarg d'un horitzó de predicció donat, i l'estimació de les tendències futures de glucosa, és la característica més important de qualsevol sistema de pàncrees artificial, per poder prendre mesures preventives que evitin completament el risc per el pacient. La predicció de glucosa pot aparèixer com a part de l'algoritme de control en si, com en sistemes basats en técniques de control predictiu basat en model (MPC), o com a part d'un sistema de supervisió per evitar episodis d'hipoglucèmia. No obstant això, predir la glucosa és un problema molt desafiant degut a la gran variabilitat inter i intra-subjecte que pateixen els pacients, les fonts només s'entenen parcialment. Això limita les prestacions predictives dels models, imposant horitzons de predicció relativament curts, independentment de la tècnica de modelatge utilitzada (models fisiològics, basats en dades o híbrids). La hipòtesi de partida d'aquesta tesi és que la complexitat de la dinàmica de la glucosa requereix la capacitat de caracteritzar grups de comportaments en les dades històriques del pacient que porten naturalment al concepte de modelatge local. A més, la similitud de les respostes en un grup pot aprofitar-se encara més per introduir el concepte clàssic d'estacionalitat en la predicció de glucosa. Com a resultat, els models locals estacionals estan al centre d'aquesta tesi. S'utilitzen diverses bases de dades clíniques que inclouen menjars mixtes i exercici per demostrar la viabilitat i superioritat de les prestacions d'aquest enfocament. / [EN] Diabetes is a significant global health problem, one of the most serious noncommunicable diseases after cardiovascular diseases, cancer and chronic respiratory diseases. Diabetes prevalence has been steadily increasing over the past decades, especially in low- and middle-income countries. It is estimated that 425 million people worldwide had diabetes in 2017, and by 2045 this number may rise to 629 million. About 10% of people with diabetes suffer from type 1 diabetes, characterized by autoimmune destruction of the beta-cells in the pancreas, responsible for the secretion of the hormone insulin. Without insulin, plasma glucose rises to deleterious levels, provoking long-term vascular complications. Until a cure is found, the management of diabetes relies on technological developments for insulin replacement therapies. With the advent of continuous glucose monitors, technology has been evolving towards automated systems. Coined as "artificial pancreas", closed-loop glucose control devices are nowadays a game-changer in diabetes management. Research in the last decades has been intense, yielding a first commercial system in late 2017 and many more are in the pipeline of the main medical devices industry. However, as a first-generation device, many issues still remain open and new technological advancements will lead to system improvements for better glycemic control outputs and reduced patient's burden, improving significantly the quality of life of people with type 1 diabetes. At the core of any artificial pancreas system is glucose prediction, the topic addressed in this thesis. The ability to predict glucose along a given prediction horizon, and estimation of future glucose trends, is the most important feature of any artificial pancreas system, in order to be able to take preventive actions to entirely avoid risk to the patient. Glucose prediction can appear as part of the control algorithm itself, such as in systems based on model predictive control (MPC) techniques, or as part of a monitoring system to avoid hypoglycemic episodes. However, predicting glucose is a very challenging problem due to the large inter- and intra-subject variability that patients suffer, whose sources are only partially understood. These limits models forecasting performance, imposing relatively short prediction horizons, despite the modeling technique used (physiological, data-driven or hybrid approaches). The starting hypothesis of this thesis is that the complexity of glucose dynamics requires the ability to characterize clusters of behaviors in the patient's historical data naturally yielding to the concept of local modeling. Besides, the similarity of responses in a cluster can be further exploited to introduce the classical concept of seasonality into glucose prediction. As a result, seasonal local models are at the core of this thesis. Several clinical databases including mixed meals and exercise are used to demonstrate the feasibility and superiority of the performance of this approach. / This work has been supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (MINECO) under the FPI grant BES-2014-069253 and projects DPI2013-46982-C2-1-R and DPI2016-78831-C2-1-R. Moreover, with relation to this grant, a short stay was done at the end of 2017 at the Illinois Institute of Technology, Chicago, United States of America, under the supervision of Prof. Ali Cinar, for four months from 01/09/2017 to 29/12/2017. / Montaser Roushdi Ali, E. (2020). STOCHASTIC SEASONAL MODELS FOR GLUCOSE PREDICTION IN TYPE 1 DIABETES [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/136574