On combining wavelets expansion and sparse linear models for Regression on metabolomic data and biomarker selection

International audienceWavelet thresholding of spectra has to be handled with care when the spectra are the predictors of a regression problem. Indeed, a blind thresholding of the signal followed by a regression method often leads to deteriorated predictions. The scope of this article is to show that sparse regression methods, applied in the wavelet domain, perform an automatic thresholding: the most relevant wavelet coefficients are selected to optimize the prediction of a given target of interest. This approach can be seen as a joint thresholding designed for a predictive purpose. The method is illustrated on a real world problem where metabolomic data are linked to poison ingestion. This example proves the usefulness of wavelet expansion and the good behavior of sparse and regularized methods. A comparison study is performed between the two-steps approach (wavelet thresholding and regression) and the one-step approach (selection of wavelet coefficients with a sparse regression). The comparison includes two types of wavelet bases, various thresholding methods, and various regression methods and is evaluated by calculating prediction performances. Information about the location of the most important features on the spectra was also obtained and used to identify the most relevant metabolites involved in the mice poisoning

Cadenas de Markov aplicadas a la toma de decisiones en gestión patrimonial de alcantarillados

Hoy en día, los administradores de servicios públicos están en la búsqueda de mecanismos para llegar a un nivel de servicio adecuado. Para esto, es necesario emplear herramientas que faciliten la toma de decisiones. El objetivo general de este trabajo se centró en el desarrollo de una herramienta para la toma de decisiones en la gestión de activos de sistemas de alcantarillado aplicable a la ciudad de Bogotá D.C. Para esto se estableció el estado actual de cada tubo de la cuenca El Salitre por medio de seis condiciones ordinales. Se desarrolló una herramienta computacional que integra Cadenas de Markov y simulaciones de Monte Carlo con el propósito de elegir un escenario de proyección adecuado y estimar la condición futura de las tuberías. De los resultados obtenidos se puede concluir que existe una relación entre las combinaciones de los atributos y los daños existentes en las tuberías, lo que permite proponer un estado actual con el fin de evaluar la proyección a un estado futuro. Adicionalmente los resultados de las proyecciones concuerdan con la evolución de las tuberías según las bases de datos utilizadas (características de tuberías y reportes de quejas de usuarios entre 2003 y 2009). Aunque el caso de estudio fue parte de la ciudad de Bogotá D.C., los resultados del trabajo muestran que las metodologías empleadas pueden constituirse en herramientas poderosas para la estimación de condiciones futuras de tuberías de alcantarillado de diferentes ciudades de Colombia.Ingeniero (a) CivilPregrad

Análisis multitemporal del cambio de cobertura vegetal y su influencia en la generación de caudales pico de la cuenca del Río Sardinata, del departamento de Norte de Santander - Colombia

Trabajo de InvestigaciónEn el presente estudio se verificó por medio de un análisis multitemporal los cambios presentados en la cobertura vegetal desde el año 2000 hasta el 2012 en la cuenca hidrográfica de Sardinata, posteriormente se realizó el procesamiento y modelación de datos hidrológicos determinando la influencia que ha tenido la variación de las coberturas en la generación de caudales pico de la misma. A partir de lo anterior, se identificó que si bien la escorrentía ha presentado un aumento en la cuenca la variación de las coberturas no es tan significativa para generar caudales pico.INTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES DEL TRABAJO DE GRADO 2. MARCOS DE REFERENCIA 3. MATERIALES Y METODOLOGÍA 4. ANÁLISIS DE RESULTADOS 5. CONCLUSIONES 6. RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍAEspecializaciónEspecialista en Recursos Hídrico

A non parametric approach for calibration with functional data

International audienceA new nonparametric approach for statistical calibration with functional data is studied. The practical motivation comes from calibration problems in chemometrics in which a scalar random variable Y needs to be predicted from a functional random variable X. The proposed predictor takes the form of a weighted average of the observed values of Y in the training data set, where the weights are determined by the conditional probability density of X given Y. This functional density, which represents the data generation mechanism in the context of calibration , is so incorporated as a key information into the estimator. The new proposal is computationally simple and easy to implement. Its statistical consistency is proved, and its relevance is shown through simulations and an application to data

Methodology for identifying the key and enough factors for achieving objectives in sewer asset management

El principal objetivo de la tesis doctoral fue desarrollar una metodología para determinar los factores suficientes y necesarios para alcanzar objetivos específicos en la gestión patrimonial de alcantarillados, teniendo en cuenta la cantidad y calidad de la información disponible. El documento consta de cuatro partes: Parte A consiste en el marco teórico de los principales conceptos, pruebas, métodos, y métricas utilizados como base para desarrollar la metodología propuesta; Parte B contiene la descripción de los materiales (casos de estudio y herramientas computacionales) y los argumentos científicos de los modelos escogidos para desarrollar la metodología propuesta; Parte C es la más importante parte del documento, ya que describe las herramientas desarrolladas que apoyan la gestión patrimonial de alcantarillados y la metodología propuesta; y por último Parte D ilustra los resultados de las herramientas desarrolladas y la aplicación de la metodología propuesta a dos casos de estudio (Bogotá y Medellín). Las principales contribuciones de la tesis doctoral son: (i) una metodología basada en redes bayesianas para seleccionar un modelo rentable para apoyar la gestión patrimonial de activos como una herramienta de selección de atributos; (ii) métricas de desempeño vinculadas con objetivos en gestión patrimonial de alcantarillados; (iii) una metodología de optimización para modelos basados en aprendizaje de máquina para encontrar los hiper-parámetros óptimos para alcanzar objetivos de gestión; y finalmente (iv) la construcción de modelos de deterioro basados en diferentes métodos estadísticos y de aprendizaje de máquina en diferentes casos de estudio evaluado las predicciones a partir de diferentes perspectivas.The main objective of the doctoral thesis was to develop a methodology for determining which factors are enough and necessary to achieve specific objectives in sewer asset management considering the quantity and quality of the available information. The manuscript consists on four parts: Part A depicts the theoretical framework of the main concepts, tests, methods, and metrics used as the basis for developing the proposed methodology; Part B concerns the description of materials (case studies and computer-based tools) and the scientific arguments of the choosing methods for developing the proposed methodology; Part C is the most essential part of this manuscript because it describes the developed sewer asset management tools and the proposed methodology, objective of this doctoral thesis; and Part D illustrates the results of the proposed sewer asset management tools and the application of the proposed methodology in two case studies (Bogota and Medellin). The main contributions of the doctoral thesis are: (i) a Bayesian network-based methodology for selecting a cost-effective sewer asset management model as a feature selection tool; (ii) performance metrics linked with management objectives in sewer asset management; (iii) an optimization methodology for machine learning-based models to find the optimal hyperparameters for achieving management objectives; and (iv) building deterioration models based on different statistical and machine learning methods on different case studies, evaluating the predictions from different perspectives.Doctor en IngenieríaDoctoradohttps://orcid.org/0000-0001-5084-7937https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=WSY6pA0AAAAJhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=000146448

Methodology for identifying the key and enough factors for achieving objectives in sewer asset management

El principal objetivo de la tesis doctoral fue desarrollar una metodología para determinar los factores suficientes y necesarios para alcanzar objetivos específicos en la gestión patrimonial de alcantarillados, teniendo en cuenta la cantidad y calidad de la información disponible. El documento consta de cuatro partes: Parte A consiste en el marco teórico de los principales conceptos, pruebas, métodos, y métricas utilizados como base para desarrollar la metodología propuesta; Parte B contiene la descripción de los materiales (casos de estudio y herramientas computacionales) y los argumentos científicos de los modelos escogidos para desarrollar la metodología propuesta; Parte C es la más importante parte del documento, ya que describe las herramientas desarrolladas que apoyan la gestión patrimonial de alcantarillados y la metodología propuesta; y por último Parte D ilustra los resultados de las herramientas desarrolladas y la aplicación de la metodología propuesta a dos casos de estudio (Bogotá y Medellín). Las principales contribuciones de la tesis doctoral son: (i) una metodología basada en redes bayesianas para seleccionar un modelo rentable para apoyar la gestión patrimonial de activos como una herramienta de selección de atributos; (ii) métricas de desempeño vinculadas con objetivos en gestión patrimonial de alcantarillados; (iii) una metodología de optimización para modelos basados en aprendizaje de máquina para encontrar los hiper-parámetros óptimos para alcanzar objetivos de gestión; y finalmente (iv) la construcción de modelos de deterioro basados en diferentes métodos estadísticos y de aprendizaje de máquina en diferentes casos de estudio evaluado las predicciones a partir de diferentes perspectivas.The main objective of the doctoral thesis was to develop a methodology for determining which factors are enough and necessary to achieve specific objectives in sewer asset management considering the quantity and quality of the available information. The manuscript consists on four parts: Part A depicts the theoretical framework of the main concepts, tests, methods, and metrics used as the basis for developing the proposed methodology; Part B concerns the description of materials (case studies and computer-based tools) and the scientific arguments of the choosing methods for developing the proposed methodology; Part C is the most essential part of this manuscript because it describes the developed sewer asset management tools and the proposed methodology, objective of this doctoral thesis; and Part D illustrates the results of the proposed sewer asset management tools and the application of the proposed methodology in two case studies (Bogota and Medellin). The main contributions of the doctoral thesis are: (i) a Bayesian network-based methodology for selecting a cost-effective sewer asset management model as a feature selection tool; (ii) performance metrics linked with management objectives in sewer asset management; (iii) an optimization methodology for machine learning-based models to find the optimal hyperparameters for achieving management objectives; and (iv) building deterioration models based on different statistical and machine learning methods on different case studies, evaluating the predictions from different perspectives.Doctor en IngenieríaDoctoradohttps://orcid.org/0000-0001-5084-7937https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=WSY6pA0AAAAJhttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=000146448

Mathematical modeling of respiratory system mechanics in the newborn lamb.

International audienceIn this paper, a mathematical model of the respiratory mechanics is used to reproduce experimental signal waveforms acquired from three newborn lambs. As the main challenge is to determine specific lamb parameters, a sensitivity analysis has been realized to find the most influent parameters, which are identified using an evolutionary algorithm. Results show a close match between experimental and simulated pressure and flow waveforms obtained during spontaneous ventilation and pleural pressure variations acquired during the application of positive pressure, since root mean square errors equal to 0.0119, 0.0052 and 0.0094. The identified parameters were discussed in light of previous knowledge of respiratory mechanics in the newborn

Relación de inclusión y clima laboral libre de discriminación en el desempeño del personal de un organismo público del Estado de México: una propuesta de mejora en el clima organizacional

El clima organizacional se considera parte fundamental de la estrategia de una organización. Conocerlo, proporciona una retroalimentación acerca de los procesos que determinan los comportamientos organizacionales y permite, además, introducir cambios planeados tanto en las actitudes y conductas de los miembros, como en la estructura organizacional (Armenteros & García, 2015). Así se constata en el medio empresarial e institucional, que a lo largo de los últimos años han implementado una serie de estrategias para generar un adecuado clima organizacional, pudiendo gestionar el conocimiento intelectual de la misma, para permitir al trabajador desarrollar todas sus habilidades, destrezas, conocimientos, relaciones interpersonales y capacidades intelectuales. Todo ello contribuye y encamina en el logro de los objetivos de la organización. En particular las organizaciones públicas del Estado de México, hoy en día, desean brindar servicios más eficientes, innovando y sistematizando la mayoría de sus procesos y actividades para lograrlo fácilmente, logrando dar así respuesta a su entorno cambiante, para lo cual necesitan personal calificado y capacitado para la ejecución de cada una de las actividades que se requieran, mediante un clima organizacional saludable y adecuado (Vega, Botello, Rivera, & Partido, 2008). Por lo que en la actualidad. El presente trabajo de investigación titulado: “Relación de Inclusión y Clima Laboral libre de discriminación en el Desempeño del Personal de un Organismo Público del Estado de México: una propuesta de mejora en el Clima Organizacional”, tiene como objetivo fundamental, determinar la relación que existe entre la inclusión y clima laboral libre de discriminación con el desempeño laboral de los servidores públicos; es decir, en qué medida la inclusión y el clima laboral libre de discriminación afectan el buen desempeño laboral de los trabajadores, midiendo la percepción que ellos tienen sobre los aspectos que conforman su entorno laboral. La metodología de investigación aplicada en este estudio, corresponde a un enfoque cuantitativo correlacional y por los datos recopilados es una investigación mixta, porque se aplicó el cuestionario libre de acoso y discriminación y se utilizó evaluaciones de desempeño que ya existían en el sistema de dicha dependencia. Como población de estudio se tuvo a 533 servidores, distribuidos en edificios ubicados en área central (localizado en el centro de la Ciudad de Toluca) y cinco delegaciones del Valle de México: Toluca, Ecatepec, Naucalpan, Tlalnepantla y Nezahualcóyotl. En el estudio realizado en esta investigación a nivel general, la única correlación significativa con el desempeño laboral fue con "Corresponsabilidad en la vida laboral, familiar y personal", pero es una correlación muy débil. Sin embargo, como la variable de desempeño laboral se mide de manera individual y la variable de clima laboral es a nivel grupal, se realizaron los cálculos de las correlaciones para cada una de las cinco delegaciones y una oficina central, sin encontrar tampoco ninguna correlación altamente significativa

Sistema de control para una planta de tratamiento de aguas residuales con un modelo dinámico de decantación

En este trabajo se presenta la elaboración e implementación de un controlador para una planta de tratamiento de aguas residuales con sistema dinámico de decantación, en donde a grandes rasgos el proceso se puede definir como la interacción de una población microbiana contenida en un biorreactor, que consume la materia orgánica presente en el fluido entrante y pasa por un tanque decantador en donde se realiza una separación física de sólidos y líquidos dando como resultado agua clarificada. La metodología utilizada se conoce como Ajuste de Retroalimentación por referencia virtual (VFRT) y está basada en la recolección de datos de entraday salida de la planta para obtener el controlador a travás de una estructura definida que en este caso se especifica como un controlador PID (Proporcional Integral Derivativo). La señales de entrada están definidas como la dilución Oxígeno y del Sustrato altamente degradable, las variables de salida estudiadas corresponden al Sustrato y el Oxígeno. Para la obtención de datos fue necesario elaborar un simulador que representara adecuadamente el modelo acoplado con el sistema dinámico de decantación y los controladores resultantes son implementados en dos escenarios diferentes.Abstract: This work presents the development and implementation of a controller for a wastewater treatment plant with a dynamic settling system, where in general the process can be defined as the interaction of a microbial population contained in a bioreactor, which consumes The organic matter present in the incoming fluid passes through a decanter tank where a physical separation of solids and liquids is carried out, resulting in clarified water. The methodology used is known as Feedback Adjustment by Virtual Reference (VFRT) and is based on the data collection of input and output from the plant to obtain the controller through a defined structure that in this case is specified as a PID controller (Proportional Integral Derivative). The input signals are defined as the Oxygen dilution and the highly degradable Substrate, the output variables studied correspond to the Substrate and the Oxygen. In order to obtain data it was necessary to elaborate a simulator that adequately represents the model coupled with the dynamic decantation system and the resulting controllers are implemented in two different scenarios.Maestrí