SISTEMA DE MONITOREO PARA EL ESTUDIO HIDRODINÁMICO DE LA LAGUNA DEL CARPINTERO

Una de las características más importantes de los estuarios o lagunas, es la interacción entre el agua dulce y la de mar. La dinámica de estos es afectada por las mareas, el oleaje, el viento, la precipitación pluvial, la evaporación, los flujos de agua dulce y el transporte de sedimentos. El estudio de la hidrodinámica en estos ecosistemas es uno de los aspectos más importantes que se necesitan para crear  las bases necesarias para una correcta y debida planeación en diseño de obras de infraestructura turística y social. Por tal motivo en el presente trabajo se desarrollo un sistema de monitoreo con la finalidad de comenzar a generar una base de datos de gran importancia para poder realizar un estudio hidrodinámico de la Laguna del Carpintero, situada en el centro de la ciudad de Tampico. El sistema está compuesto por un mareógrafo ultrasónico que permite el monitoreo en tiempo real del nivel del agua con una exactitud de ±7mm y de su temperatura con una resolución de ±0.5ºC

Estudio de redes neuronales para el pronóstico de la demanda de asignaturas

La planeación de cursos de un centro educativo o universidad está compuesta por múltiples problemas complejos como lo es la asignación de horarios para los alumnos, salones y profesores para cada asignatura. Uno de los problemas iniciales es determinar la cantidad de asignaturas que se ofertarán; este problema parece sencillo a simple vista ya que una vez que se tenga la información de la cantidad de alumnos aprobados para cada asignatura, se puede calcular fácilmente la siguiente demanda de asignaturas. Sin embargo, existen ocasiones en los que la planeación de cursos del siguiente período inicia antes de tener la información relativa a la aprobación de los alumnos. Lo cual nos lleva al problema del pronóstico de los porcentajes de aprobación para calcular la demanda de asignaturas de los alumnos. En este trabajo se compara el desempeño de modelos causales contra modelos estadísticos para el pronóstico de los porcentajes de aprobación y reprobación de los alumnos. Los resultados finales muestran una ventaja importante de los métodos causales sobre los métodos estadísticos para los casos de prueba. Consideramos que esta ventaja ocurre debido a que el modelo causal aprende los patrones de comportamiento de los datos de entrenamiento de forma independiente en vez de generalizar porcentajes de acreditación. Además de lo anterior, el método estadístico puede presentar problemas importantes al tratar de pronosticar porcentajes de acreditación para situaciones que no se encuentren en los datos de entrenamiento, mientras que el modelo causal utilizará la información aprendida para pronosticar dichas situaciones

Estudio del mecanismo de incorporación del agua y el calcio en el pericarpio del grano de maíz nixtamalizado

Tesis (Maestría en Tecnología Avanzada). Instituto Politécnico Nacional, CICATA, Unidad Altamira, 2004, 1 archivo PDF, (121 páginas). tesis.ipn.m

GRASP and Iterated Local Search-Based Cellular Processing algorithm for Precedence-Constraint Task List Scheduling on Heterogeneous Systems

High-Performance Computing systems rely on the software’s capability to be highly parallelized in individual computing tasks. However, even with a high parallelization level, poor scheduling can lead to long runtimes; this scheduling is in itself an NP-hard problem. Therefore, it is our interest to use a heuristic approach, particularly Cellular Processing Algorithms (CPA), which is a novel metaheuristic framework for optimization. This framework has its foundation in exploring the search space by multiple Processing Cells that communicate to exploit the search and in the individual stagnation detection mechanism in the Processing Cells. In this paper, we proposed using a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) to look for promising task execution orders; later, a CPA formed with Iterated Local Search (ILS) Processing Cells is used for the optimization. We assess our approach with a high-performance ILS state-of-the-art approach. Experimental results show that the CPA outperforms the previous ILS in real applications and synthetic instances

Estudio de redes neuronales para el pronóstico de la demanda de asignaturas

Course planning of an educative center or university is composed of multiple complex problems like the design of the schedule for the students, classrooms, and professors for each signature. One of the problems is the forecasting of the number of subjects to make available for the students; this problem seems easy at first glance because once we have the number of approved and failed students for each subject, we can easily calculate the following demand for each subject. However, there are occasions where the course planning for the following period starts before having the information related to the number of accredited students; which lead us to the problem of forecasting the accreditation ratio for the calculation of the subject demand from the students. In this paper, the performance of a causal model compares to the performance of a statistical model for the forecasting of the approve and fail ratio of the students. The final results show that the causal model outperforms the statistical model for the given instances. We consider that this advantage occurs because the causal model learns the behavior patterns of the training data independently, instead of generalizing the accreditation ratio. Additionally, the statistical method can present significant problems when trying to forecast accreditation ratios for situations that are not found in the training data, while the causal model will use the information learned to predict such situations.La planeación de cursos de un centro educativo o universidad está compuesta por múltiples problemas complejos como lo es la asignación de horarios para los alumnos, salones y profesores para cada asignatura. Uno de los problemas iniciales es determinar la cantidad de asignaturas que se ofertarán; este problema parece sencillo a simple vista ya que una vez que se tenga la información de la cantidad de alumnos aprobados para cada asignatura, se puede calcular fácilmente la siguiente demanda de asignaturas. Sin embargo, existen ocasiones en los que la planeación de cursos del siguiente período inicia antes de tener la información relativa a la aprobación de los alumnos. Lo cual nos lleva al problema del pronóstico de los porcentajes de aprobación para calcular la demanda de asignaturas de los alumnos. En este trabajo se compara el desempeño de modelos causales contra modelos estadísticos para el pronóstico de los porcentajes de aprobación y reprobación de los alumnos. Los resultados finales muestran una ventaja importante de los métodos causales sobre los métodos estadísticos para los casos de prueba. Consideramos que esta ventaja ocurre debido a que el modelo causal aprende los patrones de comportamiento de los datos de entrenamiento de forma independiente en vez de generalizar porcentajes de acreditación. Además de lo anterior, el método estadístico puede presentar problemas importantes al tratar de pronosticar porcentajes de acreditación para situaciones que no se encuentren en los datos de entrenamiento, mientras que el modelo causal utilizará la información aprendida para pronosticar dichas situaciones

Short Time Series Forecasting: Recommended Methods and Techniques

This paper tackles the problem of forecasting real-life crime. However, the recollected data only produced thirty-five short-sized crime time series for three urban areas. We present a comparative analysis of four simple and four machine-learning-based ensemble forecasting methods. Additionally, we propose five forecasting techniques that manage the seasonal component of the time series. Furthermore, we used the symmetric mean average percentage error and a Friedman test to compare the performance of the forecasting methods and proposed techniques. The results showed that simple moving average with seasonal removal techniques produce the best performance for these series. It is important to highlight that a high percentage of the time series has no auto-correlation and a high level of symmetry, which is deemed as white noise and, therefore, difficult to forecast

Short Time Series Forecasting: Recommended Methods and Techniques

This paper tackles the problem of forecasting real-life crime. However, the recollected data only produced thirty-five short-sized crime time series for three urban areas. We present a comparative analysis of four simple and four machine-learning-based ensemble forecasting methods. Additionally, we propose five forecasting techniques that manage the seasonal component of the time series. Furthermore, we used the symmetric mean average percentage error and a Friedman test to compare the performance of the forecasting methods and proposed techniques. The results showed that simple moving average with seasonal removal techniques produce the best performance for these series. It is important to highlight that a high percentage of the time series has no auto-correlation and a high level of symmetry, which is deemed as white noise and, therefore, difficult to forecast

Assessing a Multi-Objective Genetic Algorithm with a Simulated Environment for Energy-Saving of Air Conditioning Systems with User Preferences

Electricity is one of the most important resources for the growth and sustainability of the population. This paper assesses the energy consumption and user satisfaction of a simulated air conditioning system controlled with two different optimization algorithms. The algorithms are a genetic algorithm (GA), implemented from the state of the art, and a non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA II) proposed in this paper; these algorithms control an air conditioning system considering user preferences. It is worth noting that we made several modifications to the objective function’s definition to make it more robust. The energy-saving optimization is essential to reduce CO2 emissions and economic costs; on the other hand, it is desirable for the user to feel comfortable, yet it will entail a higher energy consumption. Thus, we integrate user preferences with energy-saving on a single weighted function and a Pareto bi-objective problem to increase user satisfaction and decrease electrical energy consumption. To assess the experimentation, we constructed a simulator by training a backpropagation neural network with real data from a laboratory’s air conditioning system. According to the results, we conclude that NSGA II provides better results than the state of the art (GA) regarding user preferences and energy-saving