RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Estimación Adaptativa de Series Temporales. Caso de estudio: calidad del aire
A1 Resino Viñas, Alejandro
K1 Serie temporal
K1 Modelo paramétrico no lineal estático
K1 Identificación recursiva
K1 Horizonte de predicción dinámico
K1 SSA
K1 Time series
K1 Static nonlinear parametric model
K1 Recursive identification
K1 Dynamic prediction horizon
K1 Electrónica
K1 Electronics
AB En el presente TFG se comparan diferentes soluciones para la predicción del índice de calidad del aire a partir de un modelo paramétrico no lineal identificado con datos reales registrados cada minuto y procesados mediante la técnica SSA (Singular Spectral Analysis). Se analizan pros y contras de la adaptación del modelo, manteniendo la estructura, con diferentes horizontes de predicción, desde una hora (H=60 muestras) hasta seis horas (H=360 muestras), mostrando resultados gráficos y tabulados. Se concluye, como mejor opción, la predicción de IAQ mediante un modelo adaptativo con horizonte de predicción dinámico.
YR 2022
FD 2022
LK http://hdl.handle.net/10017/53172
UL http://hdl.handle.net/10017/53172
LA spa
DS MINDS@UW
RD 29-abr-2024