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dc.contributor.advisorEspinosa Zapata, Felipe 
dc.contributor.advisorSantos Pérez, Carlos 
dc.contributor.authorSañudo Herranz, Mario 
dc.date.accessioned2020-09-28T10:06:55Z
dc.date.available2020-09-28T10:06:55Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/44467
dc.description.abstractEn 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.es_ES
dc.description.abstractThis project studies the application of linear (AR, ARI, ARIMA), recursive (Kalman Filter and Forgetting Factor) and nonlinear (sigmoidal NLAR) parametric structures to the modelling of nonlinear time series and variants in time. It is approached the previous data processing (temporal and frequency), it is proposed strategies to calculate the number of regressors, and the result of the different techniques applied are compared to a collection of real data. Given the interest in monitoring environmental pollution in smart cities, a real ozone registry has been chosen as a case study.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCiudad inteligentees_ES
dc.subjectContaminación ambientales_ES
dc.subjectSerie temporales_ES
dc.subjectModelado paramétricoes_ES
dc.subjectIdentificación Recursivaes_ES
dc.subjectSmart cityen
dc.subjectEnvironment pollutanten
dc.subjectTime seriesen
dc.subjectParametric modellingen
dc.subjectRecursive identificationen
dc.titleAplicación de técnicas de procesamiento de series temporales al sensado de contaminantes ambientaleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.subject.ecienciaRobótica e Informática Industriales_ES
dc.subject.ecienciaRoboticsen
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Escuela Politécnica Superiores_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionen
dc.description.degreeIngeniería en Electrónica y Automática Industriales_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen


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