Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Plantea modelos que expliquen la captura desembarque de anchoveta en función de periodos fríos y cálidos en el Mar Peruano frente a las costas del Callao- 13°S. Con esta finalidad se realiza un estudio estadístico de las características de la temperatura superficial del mar específicamente con los componentes observables y no observables de ésta, que pueden estar asociadas con los eventos conocidos como “El Niño” y “La Niña”. Así se demuestra que la influencia de la temperatura sobre la captura desembarque de anchoveta, se cuantifica ésta asociación para periodicidades variables a corto y largo plazo mediante el uso del espectro cruzado y coherencia espectral. Se desarrollan modelos estructurales para estimar, con ayuda del filtro de Kalman, el comportamiento de la captura desembarque de anchoveta en función de la temperatura superficial del mar. Se propone un modelo estructural mediante la metodología espacio estado que incorpora los conceptos de series de tiempo bivariadas por enfoque espectral. / Tesis

Aquesta investigació s'ha centrat en profunditzar en el coneixement del comportament de l'estructura vertical de la regió F de la ionosfera, tant en condicions de calma com pertorbades, i en la seva modelització mitjançant funcions analítiques. Les pretensions d'aquesta investigació han estat motivades per les discrepàncies existents entre les prediccions ionosfèriques del gruix i la forma del perfil de densitat de la regió F en condicions de calma i la seva variació característica, i per l'absència d'un model capaç de reproduir la resposta de l'altura del màxim de ionització en condiciones pertorbades. En aquesta investigació s'ha determinat el comportament patró del gruix i la forma del perfil de densitat electrònica de la regió F en condicions de calma (determinats pels paràmetres B0 i B1 del model Internacional de Referència de la Ionosfera, IRI) en un ampli rang de longituds i latituds. Amb això, s'ha desenvolupat un model global per a cada paràmetre mitjançant una formulació analítica simple que simula les variacions temporals d'aquests en condiciones de calma. La simulació d'aquests models millora (en termes de l'error quadràtic mig, RMSE) les prediccions de l'IRI en un 40% per a B0 i en un 20% per a B1. També s'ha caracteritzat la reacció de l'altura del màxim de ionització, hmF2, a latituds mitges i condicions magnèticament pertorbades, i s'ha determinat un comportament sistemàtic d'aquesta pertorbació, ∆hmF2, la morfologia de la qual depèn del camp magnètic interplanetari (IMF), del temps local, de l'estació de l'any i la latitud. Amb això, s'ha desenvolupat un model empíric que simula la pertorbació d'hmF2 resultant durant tempestes geomagnètiques intenses mitjançant funcions analítiques. Aquest model prediu els esdeveniments d'∆hmF2 amb un 86 % d'encert sense generar falses alarmes i amb un RMSE de 40 km respecte els valors experimentals, que és equivalent al rang de variació experimental obtingut en condicions de calma. Finalment, destacar que també han estat objecte d'estudi en aquesta investigació els mecanismes responsables del comportament ionosfèric tant en condiciones de calma com pertorbades i, especialment, el model de tempesta basat en el paper rector de la circulació del vent neutre termosfèric. / Esta investigación se ha centrado en profundizar en el conocimiento del comportamiento de la estructura vertical de la región F de la ionosfera, tanto en condiciones de calma como perturbadas, y en su modelado mediante funciones analíticas. Las pretensiones de esta investigación han estado motivadas por las discrepancias existentes entre las predicciones ionosféricas del espesor y la forma del perfil de densidad de la región F en condiciones de calma y su variación característica, y por la ausencia de un modelo capaz de reproducir la respuesta de la altura del máximo de ionización a condiciones perturbadas. En esta investigación se ha determinado el comportamiento patrón del espesor y la forma del perfil de densidad electrónica de la región F en condiciones de calma (determinados por los parámetros B0 y B1 del modelo Internacional de Referencia de la Ionosfera, IRI) en un amplio rango de longitudes y latitudes. Con esto, se ha desarrollado un modelo global para cada parámetro mediante una formulación analítica simple que simula las variaciones temporales de éstos en condiciones de calma. La simulación de estos modelos mejora (en términos del error cuadrático medio, RMSE) las predicciones del IRI en un 40% para B0 y en un 20% para B1. También se ha caracterizado la reacción de la altura del máximo de ionización, hmF2, en latitudes medias y condiciones magnéticamente perturbadas, y se ha determinado un comportamiento sistemático de dicha perturbación, ∆hmF2, cuya morfología depende del campo magnético interplanetario (IMF), del tiempo local, de la estación del año y de la latitud. Con ello, se ha desarrollado un modelo empírico que simula la perturbación en hmF2 resultante durante tormentas geomagnéticas intensas mediante funciones analíticas. Este modelo predice los eventos de ∆hmF2 con un 86% de acierto sin generar falsas alarmas y con un RMSE de 40 km respecto a los valores experimentales, que es equivalente al rango de variación experimental obtenido en condiciones de calma. Finalmente, resaltar que también han sido objeto de estudio en esta investigación los mecanismos responsables del comportamiento ionosférico tanto en condiciones de calma como perturbadas y, especialmente, el modelo de tormenta basado en el papel rector de la circulación del viento neutro termosférico. / The main objective of this research is to improve the knowledge on the vertical structure of the ionospheric F region during both, quiet and disturbed conditions, and its modelling by analytical functions. The main motivations of this research were the existing discrepancies between the predictions of the F region electron density profile thickness and shape during quiet conditions and their characteristic variation, and the absence of a model capable to reproduce the electron density peak height response to disturbed conditions. In this research, the pattern behaviour for quiet conditions of the F region electron density profile thickness and shape (determined by the International Reference Ionosphere model (IRI) parameters B0 and B1) was determined in a wide range of longitudes and latitudes. Then, a global model was developed for each parameter using a simple analytical formulation that simulates their temporal variations during quiet conditions. These model simulations improve (in terms of the root mean square error, RMSE) the IRI predictions by 40 % for B0 and by 20 % for B1. The reaction of the electron density peak height, hmF2, at mid latitudes and magnetically disturbed conditions, was also characterized and the systematic behaviour of this disturbance, ∆hmF2, was determined. The morphology of this disturbance depends on the interplanetary magnetic field (IMF), local time, season and latitude. Furthermore, an empirical model was developed to simulate the hmF2 disturbance during intense geomagnetic storms using analytical functions. This model predicts the ∆hmF2 events with a success of 86 % without generating false alarms and with a RMSE of 40 km with respect to the experimental values, which is equivalent to the experimental variation range obtained during quiet conditions. Finally, the mechanisms responsible of the ionospheric behaviour during both, quiet and disturbed conditions, were also studied in this research, specially the storm model based on the leading role of the thermospheric neutral wind circulation.

En esta tesis se estudia el modelo de ejecución de los procesadores multithreaded especulativos así como los requisitos necesarios para su implementación. El modelo de ejecución se basa en la inserción de instrucciones de spawn dentro del código secuencial. De esta manera, la ejecución de un programa en estos procesadores es similar a cualquier otro hasta que se encuentra con un punto de spawn. Entonces, se crea un nuevo thread especulativo en el punto indicado por la instrucción de spawn y ambos threads se ejecutan en paralelo. Cuanto el thread creador llega al punto inicial del thread especulativo, se ha de verificar si la especulación ha sido correcta. En ese caso, el contexto del thread no especulativo se gradúa y se libera para uso futuro de más threads especulativos. En caso de que la verificación no haya sido correcta, se recupera el estado correcto. En este modelo de ejecución siempre hay un thread no especulativo y puede haber múltiples threads especulativos.Para soportar este modelo de ejecución, se necesita: i) hardware capaz de crear y gestionar threads especulativo y ii) un mecanismo de particionado para dividir los programas en threads especulativos. Se han estudiado varias plataformas para gestionar threads de forma concurrente. Por un lado, los procesadores clustered se benefician de menores retardos, menor potencia consumida y una menor complejidad aunque las latencias de comunicación sean mayores. Por otro lado, las arquitecturas centralizadas se benefician del hecho de compartir recursos y menor latencia de comunicación, pero la complejidad del hardware es mucho mayor. En cualquier caso, el hardware ha de ser capaz de ejecutar múltiples threads simultáneamente con el inconveniente de que algunos valores van a tener que compartirse mientras que otros son copias privadas. Es decir, el procesador deberá ser capaz de gestionar múltiples versiones de un mismo registro o posición de memoria para cada uno de los threads que se estén ejecutando.Además, se ha puesto especial énfasis en la gestión de las dependencias de datos entre los threads especulativos ya que tienen un impacto muy importante en el rendimiento del procesador. Encontrar threads independientes es casi imposible en aplicaciones irregulares, por tanto los threads especulativos necesitarán de valores producidos por otros threads especulativos. Se han estudiado dos mecanismos: sincronizar el thread productor y el thread consumidor y predecir los valores dependientes. En el primer caso, se han propuesto mecanismos para pasar el valor tan pronto como ha sido producido del productor al consumidor, especialmente en el caso de valores de memoria. Por otro lado, el segundo modelo es mucho más atrayente ya que si todos los valores dependientes fueran predichos de forma correcta, los threads pasarían a ejecutarse de forma independiente. Se han evaluado múltiples predictores de valores propuestos en la literatura y se ha presentado un nuevo predictor especialmente pensado para este tipo de arquitecturas que es el predictor de incremento. Este predictor usa la información de control de los threads especulativos para predecir los valores y los resultados obtenidos son muy prometedores aún con tamaños muy reducidos del predictor. Finalmente, el particionado de las aplicaciones afecta al rendimiento de este tipo de procesadores. Se han propuesto y evaluado varios esquemas de particionado. Una familia de estos esquemas asigna threads especulativos a construcciones de programa que por si solas proporcionan cierta independencia de control. Políticas de esta familia son aquellas que crean threads especulativos en iteraciones de bucles, continuaciones de bucles y continuaciones de subrutinas. La segunda familia de esquemas de particionadose ayuda de un análisis basado en profiling para encontrar las parejas de spawn más idóneas para cada uno de los códigos. De esta manera, aquellas partes del programa que cumplan las mejores características se seleccionan para crear threads especulativos. Algunos criterios de selección que han sido considerados en esta tesis han sido: la independencia de control, el tamaño mínimo de los threads, la independencia de datos y su predictabilidad. Los resultados obtenidos por ambas familias han sido muy significativos, aunque el esquema basado en técnicas de profile mejora los resultados obtenidos por la otra familia.

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En la nueva situación en la que se encuentran los mercados eléctricos, inmersos en distintos procesos de liberalización, toma especial importancia la competitividad dentro del sector del suministro eléctrico. Dicha competitividad debe considerar todos los mecanismos posibles para conseguir una gestión óptima de los mismos, tanto técnica como económica. Dentro de estos mercados, la participación activa del consumidor se define como uno de los objetivos fundamentales para conseguir un funcionamiento adecuado de los mercados desregulados. Es en este ámbito donde se enmarca la participación activa o respuesta de la demanda, entendiéndose como toda acción por parte del consumidor que conlleve su participación en los procesos de obtención y reacción a los precios. Desde hace años, década de los 70, se han ido definiendo distintos programas de participación activa de la demanda, aunque no se han obtenido los resultados esperados. Muchas son las razones, de entre las que se destacan aspectos técnicos, se debe disponer de sistemas que permitan la obtención y tratamiento de la información necesaria para gestionarlos, y aspectos logísticos tanto de definición de productos claros y atractivos para el consumidor como de definición de un mecanismo que permita remunerar de forma objetiva la respuesta del consumidor frente a señales del sistema. La presente tesis se centra en el diseño e implementación de herramientas que faciliten la respuesta activa de la demanda en el funcionamiento de los sistemas eléctricos. Para ello, se realizan distintas acciones, el diseño e implementación de un sistema de gestión integral de energía eléctrica que facilite y permita dicha respuesta activa de la demanda. Asi, tras analizar las limitaciones que para este nuevo objetivo presentan los sistemas de control existentes, se plantea un nuevo sistema que permite disponer de un espacio común entre todos los participantes del programa y aporta las funcionalidades adicionales necesarias para la integración. / Escrivá Escrivá, G. (2009). Nuevas herramientas para facilitar la respuesta activa de consumidores en mercados eléctricos liberalizados: implementación y retribución [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8317 / Palancia

Abstract This dissertation is focused on the study of the prefetching technique applied to the World Wide Web. This technique lies in processing (e.g., downloading) a Web request before the user actually makes it. By doing so, the waiting time perceived by the user can be reduced, which is the main goal of the Web prefetching techniques. The study of the state of the art about Web prefetching showed the heterogeneity that exists in its performance evaluation. This heterogeneity is mainly focused on four issues: i) there was no open framework to simulate and evaluate the already proposed prefetching techniques; ii) no uniform selection of the performance indexes to be maximized, or even their definition; iii) no comparative studies of prediction algorithms taking into account the costs and benefits of web prefetching at the same time; and iv) the evaluation of techniques under very different or few significant workloads. During the research work, we have contributed to homogenizing the evaluation of prefetching performance by developing an open simulation framework that reproduces in detail all the aspects that impact on prefetching performance. In addition, prefetching performance metrics have been analyzed in order to clarify their definition and detect the most meaningful from the user's point of view. We also proposed an evaluation methodology to consider the cost and the benefit of prefetching at the same time. Finally, the importance of using current workloads to evaluate prefetching techniques has been highlighted; otherwise wrong conclusions could be achieved. The potential benefits of each web prefetching architecture were analyzed, finding that collaborative predictors could reduce almost all the latency perceived by users. The first step to develop a collaborative predictor is to make predictions at the server, so this thesis is focused on an architecture with a server-located predictor. The environment conditions that can be found in the web are als / Doménech I De Soria, J. (2007). Evaluation, Analysis and adaptation of web prefetching techniques in current web [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1841 / Palancia

Tesis

[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 / TESIS

A lo largo del presente trabajo de investigación se exploró el uso de herramientas de inteligencia artificial (Machine Learning) en la predicción del precio de cobre. Este proyecto de investigación se desarrolla dentro de las actividades del Grupo de investigación en finanzas aplicadas (GIFA) de la PUCP. En el cual, a partir de conocimientos interdisciplinarios se busca explotar metodologías de Inteligencia Artificial aplicando Machine Learning en el ámbito de inversión financiera. En el capítulo 1, se exponen trabajos previos para el pronóstico de acciones, índices bursátiles y commodities, pudiendo comparar y contrastar los resultados obtenidos al aplicar diversos algoritmos. De esta forma, se emplean los estudios previos presentados como base para la ejecución y selección del modelo en esta tesis. Asimismo, de manera más detallada se presentan los factores más importantes en el comportamiento del precio de un commodity. En el capítulo 2, se estructura la metodología a emplear en el desarrollo de la investigación. Se especifica el tipo de investigación y diseño, así como las métricas de evaluación a emplear. El tercer capítulo corresponde al modelo de predicción basado en herramientas estadísticas tradicionales. Se presenta la metodología Box Jenkins como punto de partida para la ejecución del modelo ARIMA, posteriormente se evalúan los resultados obtenidos con este. A partir del cuarto capítulo se introducen los conceptos de Machine Learning. Inicialmente se presenta un flujograma base para la elaboración de un algoritmo, y con este se estructuran dos modelos: regresión lineal y SVR. A lo largo de este capítulo se construyen ambos algoritmos de manera básica, desde la categorización del problema hasta la validación, según el flujo de procesos presentado. El quinto capítulo tiene como objetivo evaluar la importancia de realizar un análisis de selección de atributos con el fin de mejorar el modelo. De esta forma, se utilizan dos algoritmos de selección y posteriormente se comparan los resultados obtenidos. El sexto y último capítulo del cuerpo de esta investigación se centra en optimizar el modelo SVR a través de la implementación de algoritmos de selección de hiperparámetros.

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