%0 Journal Article 
%A Sañudo Herranz, Mario
%T Aplicación de técnicas de procesamiento de series temporales al sensado de contaminantes ambientales
%D 2020
%U http://hdl.handle.net/10017/44467
%X En este TFG se estudia la aplicación de estructuras paramétricas lineales (AR, ARI, ARIMA),
recursivas (Filtro de Kalman y Factor de Olvido) y no lineales (NLAR sigmoidal) al modelado de
series temporales no lineales y variantes en el tiempo. Se aborda el procesamiento previo de
datos (temporal y frecuencial), se plantean estrategias para calcular el número de regresores y
se comparan los resultados de las diferentes técnicas aplicadas a una colección de datos reales.
Dado el interés de la monitorización de la contaminación ambiental en ciudades inteligentes se
ha elegido un registro real de ozono como caso de estudio.

%K Ciudad inteligente
%K Contaminación ambiental
%K Serie temporal
%K Modelado paramétrico
%K Identificación Recursiva
%K Smart city
%K Environment pollutant
%K Time series
%K Parametric modelling
%K Recursive identification
%K Robótica e Informática Industrial
%K Robotics
%~ Biblioteca Universidad de Alcala