Algoritmo Cromático Aplicado A Un Modelo De Regresión No Lineal En Pronósticos De Series De Tiempo

The present work uses the new metaheuristic, a chromatic algorithm for the optimization of time series forecasts through a non-linear regression model. In this new proposal, the chromatic algorithm is handled due to its real coding characteristics and its multiple boot memory, which allow it to be more efficient when minimizing the error in the model's forecasts, to achieve this statistical indicators of the error are used that help improve predictions for each specific problem. In addition, improvements are devised to the regression model and the algorithm used in such a way that it is possible to predict the behavior of the problems, not only of one variable but also of multiple variables. The algorithm together with the model is tested in different problems with one and multiple variables, providing very good predictions. It is executed in a practical case study related to the estimation of livestock prices according to their type in the studied region. This new method generates more possibilities to achieve that the forecasts are adjusted and to improve any type of prediction. This research provides a new way to minimize forecast errors and generate high-quality results. It also shows that it is possible to establish forecasts in both single and multi-variable problems, with reasonable computational times. This would be an excellent strategy for the countless companies, entities or organizations that require truly efficient methods that allow them to make the best decisions.El presente trabajo utiliza la nueva metaheurística, algoritmo cromático para la optimización de pronósticos de series de tiempo a través de un modelo de regresión no lineal. En esta nueva propuesta se maneja el algoritmo cromático debido a sus características de codificación real y a su memoria de arranque múltiple, que le permiten ser más eficiente a la hora minimizar el error en los pronósticos del modelo, para lograr esto se utilizan indicadores estadísticos del error que contribuyen a mejorar las predicciones a cada problema específico. Además, se idean mejoras al modelo de regresión y al algoritmo utilizado de tal manera que se logra predecir el comportamiento de los problemas, no solo de una variable sino también de múltiples variables. El algoritmo junto con el modelo es probado en distintos problemas de una y múltiples variables proporcionando muy buenas predicciones. Se ejecuta en caso de estudio practico relacionado con la estimación de los precios de ganado según su tipo en la región estudiada. Este nuevo método genera más posibilidades para alcanzar que los pronósticos se ajusten y para mejorar cualquier tipo predicción. Esta investigación proporciona una nueva manera para minimizar los errores en los pronósticos y generar resultados de gran calidad. También demuestra que se permite establecer pronósticos tanto en problemas de una variable como en los de múltiples variables, con tiempos computacionales razonables. Esta sería una excelente estrategia para las innumerables empresas, entidades u organizaciones que requieren métodos verdaderamente eficientes que les permitan tomar las mejores decisiones

Propuesta de un sistema de gestión de mantenimiento basado en el mantenimiento predictivo aplicado a las PYMES dedicadas a la confección de vestimenta

En el presente proyecto técnico se considerará la propuesta de un sistema de gestión de mantenimiento predictivo aplicado a las PYMES que se dedican a la confección de vestimenta, aumentando la vida útil de las máquinas. Se recolectó información sobre las distintas técnicas de mantenimiento predictivo, se realizó el levantamiento de información sobre el estado inicial de la microempresa y se inspeccionó mediante el uso de la cámara termográfica los diversos equipos con el fin de encontrar anomalías que provoquen averías a futuro, permitiendo conocer el tiempo que se demorará en realizar los cambios de los componentes, el costo que tendrá el realizar dichos cambios y la periodicidad del recambio de piezas. Lo cual ha permitido verificar la diferencia existente entre el mantenimiento realizado actualmente y la propuesta que se desarrolló de mantenimiento predictivo permitiendo reducir tiempos y aumentando la utilidad de los equipos.In the current technical project, the proposal of a predictive maintenance management system applied to small and medium-sized enterprises engaged in garment manufacturing will be considered. The aim is to extend the lifespan of machines. Information on various predictive maintenance techniques was gathered, and data on the initial state of the micro-enterprise was collected. The equipment was inspected using a thermal camera to identify anomalies that could lead to future breakdowns. This allows for estimating the time required for component changes, the cost associated with these changes, and the frequency of part replacements. The comparison between the current maintenance practices and the proposed predictive maintenance approach has revealed differences, resulting in reduced downtime and increased equipment efficiency

Avances y perspectivas de la ingeniería 4.0

Este libro es resultado de los trabajos finales presentados en el I Congreso Internacional de Ingeniería 4.0 realizado los días 24 y 25 de octubre de 2019 organizado por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Libre Seccional Pereira

Aplicaciones geotecnológicas para el desarrollo económico sostenible.

Este libro de Actas recoge las contribuciones presentadas al XVII Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica celebrado en Málaga del 29 de junio al 1 de julio de 2016Loa temas tratados en este libro de Actas abordan tres líneas temáticas, cuales son: 1) Aplicaciones TIG. Se incluyen en esta línea temática todas las aplicaciones de Tecnologías de la Información Geográfica: Sistemasde Información Geográfica, Teledetección Espacial y Métodos Cuantitativos que puedan aportar conocimiento, métodos de análisis e instrumentos de ayuda para la resolución de problemas relacionados con el territorio y el medioambiente en cualquiera de sus vertientes. 2) Geodatos, Geolocalización y Análisis Exploratorio de Datos. Han tenido cabida aquí, todos aquellos desarrollos y aplicaciones que hayan servido para la generación de información y para la descripción de relaciones de bases de datos que permitan identificar patrones y comportamientos o que ayuden a mostrar tendencias y procesos, preferiblemente en base a geodatos y que utilicen métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, geoestadística y sistemas de bases de datos. Y finalmente, la tercera línea 3)Geomática y Geotecnologías ha incluido los aspectos comunes para avanzar en la forma en que las tecnologías geoespaciales pueden ayudar a observar, medir, analizar y resolver problemas concretos de la sociedad. Se trata de conectar el desarrollo de aplicaciones o proyectos con la innovación tecnológica y las empresas demandantes de soluciones.Asociación de Geógrafos Españoles, Universidad de Málaga (Departamento de Geografía, Facultad de Turismo, European Topic Center) y Colegio de Geógrafos

Control y riesgos de trabajadores rurales, contra accidentes por descarga eléctrica atmosférica a tierra : AEA - CG

Tesis para obtener el título de Magíster en Higiene y Seguridad OcupacionalFil: Facultad de Ingeniería del Ejércit

Algoritmo cromático aplicado a un modelo de regresión no lineal en pronósticos de series de tiempo

El presente trabajo utiliza la nueva metaheurística, algoritmo cromático para la optimización de pronósticos de series de tiempo a través de un modelo de regresión no lineal. En esta nueva propuesta se maneja el algoritmo cromático debido a sus características de codificación real y a su memoria de arranque múltiple, que le permiten ser más eficiente a la hora minimizar el error en los pronósticos del modelo, para lograr esto se utilizan indicadores estadísticos del error que contribuyen a mejorar las predicciones a cada problema específico. Además, se idean unas mejoras al modelo de regresión y al algoritmo utilizado de tal manera que se logra predecir el comportamiento de los problemas, no solo de una variable sino también de múltiples variables. Hay que resaltar que el algoritmo es capaz de hacer que sus soluciones cumplan con los supuestos o restricciones que son necesarias para poder hacer uso del modelo estudiado. El algoritmo junto con el modelo es probado en distintos problemas de una y múltiples variables proporcionando muy buenas predicciones. Además, se ejecuta en caso de estudio practico relacionado con la estimación de los precios de ganado según su tipo en la región estudiada. El desarrollo de este nuevo método genera más posibilidades para alcanzar que los pronósticos se ajusten y para mejorar cualquier tipo predicción. Esta investigación proporciona una nueva manera para minimizar los errores en los pronósticos y generar resultados de gran calidad. También demuestra que se permite establecer pronósticos tanto en problemas de una variable como en los de múltiples variables, con tiempos computacionales razonables. Esta sería una excelente estrategia para las innumerables empresas, entidades u organizaciones que requieren métodos verdaderamente eficientes que les permitan tomar las mejores decisiones.RESUMEN ................................................................................................................... 12ABSTRACT ............................................................................................................ 141. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 161.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .......................................................................... 162. OBJETIVOS ...................................................................................................................... 202.1. Objetivo general ......................................................................................... 202.2. Objetivos específicos ........................................................................................ 203. JUSTIFICACIÓN .............................................................................................................. 214. ALCANCE Y LIMITACIONES ....................................................................................... 235. MARCO CONCEPTUAL ................................................................................................. 255.1. Algoritmia y Optimización de Metaheurísticas. ................................................................ 255.2. Pronósticos y Series de Tiempo ........................................................................ 336. ESTADO DEL ARTE ............................................................................... 457. MATERIALES Y MÉTODOS ..................................................................... 568. OPTIMIZACIÓN DE PRONÓSTICOS .......................................................... 598.3. Modelo de Regresión ..................................................................................................... 618.3.1. Optimización del Modelo ........................................................................................... 638.3.2. Función objetivo ................................................................................... 648.4. Codificación de Parámetros ........................................................................................... 658.5. Algoritmo Cromático ..................................................................................... 668.5.1. Vecinos de escala cromática ................................................................... 678.5.2. Vecinos de Inspiración y de Rotación ........................................................................ 708.6. Parámetros y Pseudocódigo del Algoritmo Cromático.................................................. 749. RESULTADOS Y DISCUSIONES ........................................................... 759.1.1. Problema de evaluación N°1 (clase polinomial) ....................................................... 759.1.2. Problema de evaluación N°2 (clase polinomial) ....................................................... 769.1.3. Problema de evaluación N°3 (clase racional) ............................................................ 769.1.4. Problema de evaluación N°4 (clase diversa) .................................................................... 7710. CONCLUSIONES ............................................................................................ 9911. RECOMENDACIONES ...............................................................................................10112. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................103ANEXOS Y DIAGRAMAS APLICATIVO ..................................................................................................106Pseudocódigo del algoritmo. ............................................................................................... 106PregradoIngeniero(a) de SistemasTrabajos de Investigación y/o Extensió

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