Data mining for assessing the credit risk of local government units in Croatia

Over the past few decades, data mining techniques, especially artificial neural networks, have been used for modelling many real-world problems. This paper aims to test the performance of three methods: (1) an artificial neural network (ANN), (2) a hybrid artificial neural network and genetic algorithm approach (ANN-GA), and (2) the Tobit regression approach in determining the credit risk of local government units in Croatia. The evaluation of credit risk and prediction of debtor bankruptcy have long been regarded as an important topic in accounting and finance literature. In this research, credit risk is modelled under a regression approach unlike typical credit risk analysis, which is generally viewed as a classification problem. Namely, a standard evaluation of credit risk is not possible due to a lack of bankruptcy data. Thus, the credit risk of a local unit is approximated using the ratio of outstanding liabilities maturing in a given year to total expenditure of the local unit in the same period. The results indicate that the ANN-GA hybrid approach performs significantly better than the Tobit model by providing a significantly smaller average mean squared error. This work is beneficial to researchers and the government in evaluating a local government unit’s credit score

Signal processing techniques for agro-industrial machinery monitoring

En los últimos tiempos, las técnicas de procesado de señal han ido ganando importancia dentro de numerosas aplicaciones industriales. Estos enfoques orientados al procesado de señal están abriendo nuevas perspectivas en muchas áreas del ámbito agro-industrial, destacando entre ellas la monitorización de maquinaria. El principal objetivo de esta tesis es el diseño, implementación y evaluación de esquemas de procesado de señal específicos que permitan la monitorización de equipamiento agro-industrial en tres sentidos: mantenimiento predictivo, seguimiento de vehículos y equipos de medida. Las técnicas propuestas en esta tesis contribuyen al estado del arte, expandiendo o extendiendo técnicas existentes, e incluso proponiendo esquemas completamente novedosos. La metodología seguida a lo largo de esta tesis, con objeto de alcanzar los objetivos marcados, se puede dividir en cinco etapas: revisión del estado del arte, formulación de hipótesis, desarrollo y evaluación, análisis de resultados y publicación de resultados. En esta tesis se han abordado tres problemas agro-industriales diferentes: mantenimiento predictivo de una cosechadora agrícola, seguimiento cinemático de un vehículo y monitorización del flujo a través de cada una de las boquillas en un pulverizador agrícola. Tres características principales de los métodos propuestos destacan sobre el resto. La primera es que todos los métodos satisfacen los objetivos con una precisión suficiente. La segunda característica es que todos los métodos propuestos conducen a sistemas que son asequibles y baratos. La última característica es la optimización de los métodos, que conduce a menores necesidades computacionales en comparación con otros enfoques existentes. Esta última propiedad hace que estos métodos puedan emplearse en aplicaciones con requisitos de tiempo real. Los resultados obtenidos en esta tesis ofrecen muestras de la capacidad de monitorizar maquinaria agro-industrial ofrecida por los métodos de procesado de señal. Hay dos conclusiones principales que se puede extraer de estos resultados. La primera es que las técnicas de procesado de señal pueden obtener información útil relativa a los problemas agro-industriales abordados. La segunda conclusión es que las soluciones propuestas tienden a proporcionar mayor precisión, mejor relación efectividad-coste y son más fáciles de desplegar, en comparación con otras alternativas existentes.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaDoctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicacione

Artificial neural networks applied to the resolution of regression and classification multivariate analysis problems in the agricultural and the industrial fields

El principal objetivo de esta tesis es diseñar, implementar y evaluar modelos específicos basados en Redes Neuronales Artificiales (RNAs) para procesos agrícolas e industriales. Estos modelos considerarán un conjunto de variables diferente a los utilizados en la literatura científica, minimizarán el conocimiento previo incluido en su diseño y optimizarán su desempeño en términos de tiempo de procesado y de capacidad de cómputo. La metodología propuesta en esta tesis se aplica a cinco procesos agrícolas e industriales: el proceso de curado de tabaco, el proceso de secado del pasto varilla (Panicum virgatum), el mantenimiento predictivo de una máquina, la evaluación de piezas de acero en una línea de producción y la detección temprana de enfermedades en plantas. Los resultados obtenidos sugieren la idoneidad de las RNAs para resolver problemas multivariable de clasificación y regresión tanto en problemas de ámbito agrícola o industrial como en problemas similares de otros ámbitos.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemátic

Sistema para la detección del estado de funcionamiento de los elementos rotantes de una cosechadora a partir del procesado de vibraciones: análisis de las frecuencias más relevantes mediante algoritmos evolutivos

En este Trabajo Fin de Grado, se ha diseñado un sistema que permite la detección del estado de funcionamiento de elementos rotantes de una cosechadora, como el motor, la trilla y el picador, a partir de señales de vibración procedentes de cuatro acelerómetros situados en distintos puntos del chasis de la cosechadora. Este sistema realiza la detección empleando 4 etapas: (i) la adquisición de datos de los sensores de vibración; (ii) el preprocesado de las señales adquiridas; (iii) una reducción de la dimensionalidad seleccionando las mejores frecuencias mediante el algoritmo Harmony Search (HS); y (iv) la estimación del estado de los elementos rotantes empleando el clasificador de los k vecinos más cercanos (kNN). Además, se incluyó un bloque de suavizado y otro de preselección de frecuencias para estudiar su influencia en el sistema. Los resultados obtenidos evidencian que, en sistemas para la detección de elementos rotantes de máquinas como el desarrollado en este trabajo: (i) un suavizado de las señales adquiridas y una preselección de las frecuencias mejora la precisión del sistema, que en las pruebas realizadas llegó a ser del 100% empleando tan solo 3 frecuencias; (ii) el algoritmo Harmony Search ayuda a mantener las precisiones sin requerir un tiempo prohibitivo, concretamente, los tiempos de ejecución disminuyeron hasta en un 90% empleando este algoritmo; y (iii) los acelerómetros pueden ser colocados en distintas partes de la máquina, en nuestros experimentos se obtuvieron resultados similares para diferentes ubicaciones. Para finalizar, otra aportación de este trabajo es que el rendimiento y la eficiencia del algoritmo Harmony Search mejoran al introducir una etapa de reducción de la dimensionalidad. Debido al gran número de frecuencias a tener en consideración, al incluir esta etapa, se consigue reducir la complejidad del sistema.Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicació

Applications of artificial neural networks in three agro-environmental systems: microalgae production, nutritional characterization of soils and meteorological variables management

La agricultura es una actividad esencial para los humanos, es altamente dependiente de las condiciones meteorológicas y foco de investigación e innovación con el objetivo de enfrentar diversos desafíos. El cambio climático, calentamiento global y la degradación de los ecosistemas agrícolas son sólo algunos de los problemas que los humanos enfrentamos para continuar con la esencial producción de alimentos. Buscando la innovación en el sector agrícola, se consideraron tres tópicos principales de investigación para esta tesis; la producción de microalgas, el color del suelo y la fertilidad, y la adquisición de datos meteorológicos. Estos temas tienen roles cada vez más importantes en la agricultura, especialmente bajo la incertidumbre del futuro de la producción de alimentos. Las microalgas son una interesante alternativa para la fertilización de cultivos y la sostenibilidad del suelo; mientras que los parámetros de fertilidad del suelo necesitan ser más estudiados para desarrollar métodos de análisis de menor costo y más rápidos para ayudar al manejo. La agricultura, como actividad altamente dependiente del clima, necesita de datos meteorológicos para anticipar eventos, planificar y manejar los cultivos eficientemente. Estos temas se seleccionaron con el propósito de mejorar el estado actual de la técnica, proponer nuevas alternativas basadas, principalmente, en la aplicación de redes neuronales artificiales (ANN) como una manera novedosa de resolver los problemas y generar conocimiento de aplicación directa en sistemas de cultivos. El objetivo principal de esta tesis fue generar modelos de ANNs capaces de abordar problemas relacionados con la agricultura, como una alternativa a los métodos tradicionales y más costosos empleados en el manejo, análisis y adquisición de datos en los sistemas agrarios.Departamento de Ingeniería Agrícola y ForestalDoctorado en Ciencia e Ingeniería Agroalimentaria y de Biosistema

Diseño de soluciones avanzadas basadas en técnicas de machine learning para la toma de decisiones en gestión de activos

En la actualidad, el cambio hacia una gestión inteligente del mantenimiento de los activos está siendo un gran reto, llegando a ser uno de los objetivos principales para todas las empresas que siguen el camino de la transformación de sus procesos. Esta nueva gestión del mantenimiento viene acompañada normalmente de la imposición de mejoras en el rendimiento de los planes de mantenimiento, la incorporación de planes de mantenimiento basado en condición y de un modelo del dato que soporte todas las nuevas técnicas de analítica predictiva y minería del dato. Esta tesis intenta dar soporte al camino que es necesario recorrer, para facilitar esa gestión del cambio que el paradigma de la industria 4.0 está imponiendo, alineado en todo momento con los requisitos de la gestión de activos (AM, Asset Management). Esta tesis aborda, desde la gestión de activos y la ingeniería del mantenimiento, por un lado, (i) desarrollar un proceso para la transformación del conocimiento extraído a partir de los datos generados por los activos, en herramientas para la detección de anomalías de los activos. Este proceso tiene en cuenta diferentes técnicas ML, que serán comparadas con la finalidad de poder elegir la que mejor se ajuste a cada caso de uso y para ello se establece una metodología para poder llevarlo a cabo. El otro objetivo fundamental es (ii) desarrollar un proceso para la toma de decisiones a corto y largo plazo mediante el uso de herramientas CBM, a partir del desarrollo de una metodología para la identificación de modos de fallo de los activos, que se darán información para conocer la vida remanente y el grado de desviación respecto al patrón normal de comportamiento del activo. De este modo, la tesis presenta dos resultados principales, (i) metodología para la extracción de información a partir de las bases de datos de los activos, junto con la revisión de técnicas de Machine Learning usadas en CBM para el mantenimiento inteligente de activos y una metodología para la selección de la más apropiada para cada caso, el proceso a seguir para integrarla en la toma de decisiones a corto y largo plazo mediante la identificación de las reglas de interpretación, (ii) recopilación de casos de uso, uno de un activo de alta criticidad y elevada capitalización, donde se aplican los procesos y metodologías propuestos, para la identificación de técnicas ML para la generación de recomendaciones de operación y mantenimiento enfocadas a la mejora de la eficiencia energética del activo y la identificación de desviaciones en el comportamiento que supongan un riesgo para la organización, y otro caso de uso para una flota de activos donde el aporte de la solución propuesta supone un cambio y una mejora en la eficiencia del desarrollo en los planes CBM existentes. Del trabajo de tesis se concluye cómo todo este proceso lleva desde del análisis del dato, la extracción del conocimiento mediante la creación de modelos ML y su uso para la gestión del mantenimiento mediante la generación de recomendaciones, es clave para un proceso de transformación digital hacia la industria 4.0