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dc.contributor.authorMillán Roures, Laura
dc.contributor.otherEpifanio López, Irene
dc.contributor.otherMartínez García, Vicente
dc.contributor.otherUniversitat Jaume I. Departament de Matemàtiques
dc.date.accessioned2018-05-04T07:14:21Z
dc.date.available2018-05-04T07:14:21Z
dc.date.issued2017-09-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10234/174477
dc.descriptionTreball de Fi de Màster Universitari en Matemàtica Computacional (Pla de 2013). Codi: SIQ027. Curs 2016-2017ca_CA
dc.description.abstractEste trabajo está basado en el proyecto llevado a cabo en una beca de investigación para la Cátedra Facsa de Innovación del Ciclo Integral del Agua de la UJI. El estudio realizado consiste, en líneas generales, en la detección de caudales anómalos nocturnos para el descubrimiento de posibles fugas en la red de distribución de agua. Las técnicas utilizadas para llevar a cabo este proyecto se enmarcan dentro del campo emergente denominado Big Data. Es conocido que durante la última década ha crecido exponencialmente la cantidad de datos generados y almacenados por empresas e instituciones, algunas fuentes, ya en 2011 apuntaban a que el 90% de los datos existentes se habían generado durante los dos últimos años. Actualmente, las metodologías y arquitecturas basadas en bases de datos tradicionales no son suficientes para gestionar la complejidad que aporta el tratamiento de toda esa inmensa cantidad de datos. En este sentido, la metodología que proponemos no utiliza las técnicas clásicas de la estadística multivariante sino que hemos decidido enfocar el problema desde la perspectiva de datos funcionales, donde, por cada día, en lugar de tener varias variables se tiene una función que representa los valores de caudal registrados en un sector. Se ha decidido utilizar esta técnica, además de por la naturaleza de los datos, por sus numerosas ventajas, entre las que destacan, que puede haber valores faltantes, que no es necesario tener los datos medidos en los mismos instantes de tiempo y que se puede eliminar el ruido en los datos aplicando técnicas de suavizado. Esta última ventaja es sin duda una de las más importantes, ya que el ruido puede distorsionar fácilmente los resultados y, por tanto, las conclusiones obtenidas. Como el objetivo de este trabajo es la detección de caudales anómalos, de entre todos los problemas que se pueden plantear en el análisis de datos funcionales, se ha decidido utilizar técnicas de detección de outliers funcionales. En este documento se recoge tanto la fundamentación teórica de las técnicas utilizadas como los resultados obtenidos para los caudales del consumo hídrico de tres sectores de la provincia de Castellón.ca_CA
dc.format.extent111 p.ca_CA
dc.format.mimetypeapplication/pdfca_CA
dc.language.isospaca_CA
dc.publisherUniversitat Jaume Ica_CA
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.subjectMàster Universitari en Matemàtica Computacionalca_CA
dc.subjectMáster Universitario en Matemática Computacionalca_CA
dc.subjectMaster's Degree in Computational Mathematicsca_CA
dc.subjectanálisis de datos funcionalesca_CA
dc.subjectdetección de outliers de datos funcionalesca_CA
dc.subjecttécnicas de suavizadoca_CA
dc.subjectdetección de caudales anómalosca_CA
dc.subjectFunctional Data Analysis (FDA)ca_CA
dc.subjectOutlier detection for functional dataca_CA
dc.subjectsmoothing techniquesca_CA
dc.subjectdetecting anomalies in water distribution networksca_CA
dc.titleOutliers de datos funcionales para la detección de caudales anómalos en el sector hidráulicoca_CA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca_CA
dc.educationLevelEstudios de Postgradoca_CA
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessca_CA


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