La tercera revolución : comunicación, tecnología y su nomenclatura en inglés

[Resumen] La informacion es, hoy en dia, un elemento esencial en la toma de decisiones por parte de los grupos de poder. Las tecnologias que la hacen posible forman un conglomerado de conceptos y de terminos, la mayoria de ellos originalmente en ingles. Aunque lo verdaderamente significativo de las nuevas tecnologias es que se hallan siempre en constante evolucion. En los inicios del siglo XXI, en los que nos encontramos, resulta evidente que estamos inmersos en una tercera revolucion: la de la tecnologia de la comunicacion y la de Internet. Y todos sabemos que el conocimiento de esta tecnologia resulta irrenunciable, no solo en el puesto de trabajo, sino en el ocio, en la calle y en el hogar. A lo largo del texto, descubriremos el cumulo de conceptos y terminos que conforman el universo de las tecnologias de la informacion y de la comunicacion (TICs). Tanto los mas elementales como los mas complejos. Asi, el lector podra recorrer desde los componentes fisicos del propio ordenador, junto con el sistema operativo, el software de produccion, las redes de comunicacion, Internet, los sistemas de informacion, la produccion del propio software, etc., hasta las consideraciones eticas derivadas de todo el proceso de cambio que conlleva la revolucion actual, ademas de un analisis de las principales salidas laborales derivadas de las TICs. Pero el libro quiere ir mas alla, como se manifiesta desde el primer capitulo, La era tecnologica. Quiere analizar el enorme impacto de Internet y de la realidad virtual en nuestras vidas, aventurar el futuro que nos espera a la luz de los ultimos avances tecnologicos y, en suma, profundizar en los cambios drasticos que nuestra sociedad y nuestros modos de vida experimentaran en los proximos años. Cambios que, de hecho, estamos experimentando ya

Application of Discrete-Interval Moving Seasonalities to Spanish Electricity Demand Forecasting during Easter

[EN] Forecasting electricity demand through time series is a tool used by transmission system operators to establish future operating conditions. The accuracy of these forecasts is essential for the precise development of activity. However, the accuracy of the forecasts is enormously subject to the calendar effect. The multiple seasonal Holt-Winters models are widely used due to the great precision and simplicity that they offer. Usually, these models relate this calendar effect to external variables that contribute to modification of their forecasts a posteriori. In this work, a new point of view is presented, where the calendar effect constitutes a built-in part of the Holt-Winters model. In particular, the proposed model incorporates discrete-interval moving seasonalities. Moreover, a clear example of the application of this methodology to situations that are difficult to treat, such as the days of Easter, is presented. The results show that the proposed model performs well, outperforming the regular Holt-Winters model and other methods such as artificial neural networks and Exponential Smoothing State Space Model with Box-Cox Transformation, ARMA Errors, Trend and Seasonal Components (TBATS) methods.The authors would like to thank the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness for the support under project TIN2017-8888209C2-1-R.Trull, Ó.; García-Díaz, JC.; Troncoso, A. (2019). Application of Discrete-Interval Moving Seasonalities to Spanish Electricity Demand Forecasting during Easter. Energies. 12(6):1-16. https://doi.org/10.3390/en12061083S116126Garrués-Irurzun, J., & López-García, S. (2009). Red Eléctrica de España S.A.: Instrument of regulation and liberalization of the Spanish electricity market (1944–2004). Renewable and Sustainable Energy Reviews, 13(8), 2061-2069. doi:10.1016/j.rser.2009.01.028Roldan-Fernandez, J., Gómez-Quiles, C., Merre, A., Burgos-Payán, M., & Riquelme-Santos, J. (2018). Cross-Border Energy Exchange and Renewable Premiums: The Case of the Iberian System. Energies, 11(12), 3277. doi:10.3390/en11123277Contreras, J., Espinola, R., Nogales, F. J., & Conejo, A. J. (2003). ARIMA models to predict next-day electricity prices. IEEE Transactions on Power Systems, 18(3), 1014-1020. doi:10.1109/tpwrs.2002.804943Juberias, G., Yunta, R., Garcia Moreno, J., & Mendivil, C. (1999). A new ARIMA model for hourly load forecasting. 1999 IEEE Transmission and Distribution Conference (Cat. No. 99CH36333). doi:10.1109/tdc.1999.755371Bianco, V., Manca, O., & Nardini, S. (2009). Electricity consumption forecasting in Italy using linear regression models. Energy, 34(9), 1413-1421. doi:10.1016/j.energy.2009.06.034Taylor, J. W. (2003). Short-term electricity demand forecasting using double seasonal exponential smoothing. Journal of the Operational Research Society, 54(8), 799-805. doi:10.1057/palgrave.jors.2601589Taylor, J. W. (2010). Triple seasonal methods for short-term electricity demand forecasting. European Journal of Operational Research, 204(1), 139-152. doi:10.1016/j.ejor.2009.10.003Ko, C.-N., & Lee, C.-M. (2013). Short-term load forecasting using SVR (support vector regression)-based radial basis function neural network with dual extended Kalman filter. Energy, 49, 413-422. doi:10.1016/j.energy.2012.11.015Rana, M., & Koprinska, I. (2016). Forecasting electricity load with advanced wavelet neural networks. Neurocomputing, 182, 118-132. doi:10.1016/j.neucom.2015.12.004Baliyan, A., Gaurav, K., & Mishra, S. K. (2015). A Review of Short Term Load Forecasting using Artificial Neural Network Models. Procedia Computer Science, 48, 121-125. doi:10.1016/j.procs.2015.04.160Yang, Z., Ce, L., & Lian, L. (2017). Electricity price forecasting by a hybrid model, combining wavelet transform, ARMA and kernel-based extreme learning machine methods. 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International Journal of Forecasting, 24(4), 588-602. doi:10.1016/j.ijforecast.2008.07.005TORRÓ, H., MENEU, V., & VALOR, E. (2003). Single Factor Stochastic Models with Seasonality Applied to Underlying Weather Derivatives Variables. The Journal of Risk Finance, 4(4), 6-17. doi:10.1108/eb022969Darbellay, G. A., & Slama, M. (2000). Forecasting the short-term demand for electricity. International Journal of Forecasting, 16(1), 71-83. doi:10.1016/s0169-2070(99)00045-xMoral-Carcedo, J., & Vicéns-Otero, J. (2005). Modelling the non-linear response of Spanish electricity demand to temperature variations. Energy Economics, 27(3), 477-494. doi:10.1016/j.eneco.2005.01.003Erişen, E., Iyigun, C., & Tanrısever, F. (2017). Short-term electricity load forecasting with special days: an analysis on parametric and non-parametric methods. Annals of Operations Research. doi:10.1007/s10479-017-2726-6Arora, S., & Taylor, J. W. (2013). Short-Term Forecasting of Anomalous Load Using Rule-Based Triple Seasonal Methods. IEEE Transactions on Power Systems, 28(3), 3235-3242. doi:10.1109/tpwrs.2013.2252929Arora, S., & Taylor, J. W. (2018). Rule-based autoregressive moving average models for forecasting load on special days: A case study for France. European Journal of Operational Research, 266(1), 259-268. doi:10.1016/j.ejor.2017.08.056Bermúdez, J. D. (2013). Exponential smoothing with covariates applied to electricity demand forecast. European J. of Industrial Engineering, 7(3), 333. doi:10.1504/ejie.2013.054134Göb, R., Lurz, K., & Pievatolo, A. (2013). Electrical load forecasting by exponential smoothing with covariates. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 29(6), 629-645. doi:10.1002/asmb.2008Chatfield, C. (1978). The Holt-Winters Forecasting Procedure. Applied Statistics, 27(3), 264. doi:10.2307/234716

Modelización automática de series diarias de actividad económica

Las series diarias de actividad económica no han sido estudiadas tan rigurosamente como las series financieras. No obstante, la posibilidad de contar con modelos adecuados a un coste razonable daría potentes herramientas de gestión a empresas e instituciones. Por otro lado, las particularidades que presentan dichas series recomiendan un tratamiento específico, diferenciado del de las series de mayor nivel de agregación temporal. En este artículo se ilustra el problema anterior y se propone una metodología automática de modelización para dichas series

El aprendizaje autodirigido en el marco de las ecologías de formación inicial docente. Resultados de un estudio Delphi

El uso de las TIC y, particularmente, las tecnologías de redes han ampliado las posibilidades de acceder a nuevos espacios y recursos para el aprendizaje, más allá del tradicional campo formal escolar. Sin embargo, estas combinaciones de múltiples y distintos ambientes añaden un elemento de complejidad que exige al estudiante un mayor esfuerzo en su papel de director de su propio aprendizaje. La investigación Delphi que se describe en este artículo atiende precisamente al papel de la autodirección en el campo de las ecologías del aprendizaje, posicionando al alumno como agente activo, productor y conductor de sus propias estrategias, capaz de orquestar los diversos contextos, recursos, actividades y relaciones personales en un conjunto coherente y adecuado para la consecución de un objetivo de aprendizaje a lo largo del tiempo. En este sentido, se señala también la necesidad de poner en práctica procedimientos encaminados a fomentar la autonomía del aprendiz, su autorregulación y su capacidad de aprender a aprender