Desarrollo de un modelo estadístico de predicción de la velocidad del viento para el área del vertedero de Bailín

Este Trabajo Fin de Grado se desarrolla en el marco del proceso de desmantelamiento del vertedero de residuos organoclorados de Bailín (Huesca) y su transferencia a un depósito seguro, llevado a cabo durante el verano de 2014. El fin último del trabajo ha sido crear una herramienta que permita anticipar posibles eventos dispersivos de la contaminación provocados por el viento, capaces de agravar la problemática ambiental existente en la zona. Para ello, en primer lugar se ha realizado un análisis exploratorio del régimen de vientos en el vertedero de Bailín para el periodo de verano de 2012, así como un estudio que demuestra que el modelo de predicciones de AEMET existente no resulta útil de forma directa. Por ello, se han desarrollado modelos estadísticos de predicción de la velocidad del viento a 24 horas en forma de modelos de regresión (MR) que han permitido el downscaling del modelo de predicciones de AEMET, adaptándolo a las condiciones específicas del área y el periodo de estudio. El proceso de construcción de MR se ha llevado a cabo en el entorno del software estadístico R mediante los siguientes pasos: 1) Estudio de parámetros potencialmente útiles (de predicción AEMET y otros), y construcción de una base de datos con ellos; 2) Desarrollo de una estrategia de construcción y selección de modelos (sin y con interacciones), haciendo uso de métodos stepwise de selección de parámetros, así como de criterios de selección de modelos como bondad de ajuste, desviación típica residual de validación cruzada o realización de test ANOVA; 3) Estudio de la adecuación de los modelos mediante el análisis de residuos; 4) Estudio del funcionamiento de los modelos candidatos finales; 5) Selección del modelo óptimo e implementación para su uso operativo. El modelo finalmente seleccionado ha aumentado el porcentaje de explicación de la variabilidad de la velocidad del viento hasta un 57%, respecto al 14% obtenido con las predicciones de AEMET. La metodología creada también pretende servir de base para la resolución de problemas de predicción similares

Exploring dimensionality reduction and machine learning methods for the prediction of body composition abnormalities among an HIV+ population

El objetivo de este trabajo fin de máster ha sido el de predecir tres tipos de anomalías corporales relacionadas con la calidad de hueso (osteoporosis/osteopenia), la redistribución de grasa (lipodistrofia) y una baja masa muscular, para un conjunto de pacientes con VIH. Dichas anomalías son efecto de la terapia antiretroviral y la inflamación crónica del sistema inmune causada por el propio virus. Para la realización de este estudio, se dispuso de un conjunto de medidas corporales procedentes de un análisis DEXA; tres de ellas se usaron para establecer la presencia de cada enfermedad en base a valores de corte extraídos de la bibliografía. Varios tipos de modelos de predicción se construyeron usando distintos sets de variables, incluyendo variables originales y variables sintéticas creadas por análisis de componentes principales, clustering de variables y análisis factorial múltiple. Para la predicción de cada enfermedad, solo se usaron aquellas variables no-directamente relacionadas con ella. Se ajustaron modelos de regresión logística y de machine learning, incluyendo "ensembles" o conjuntos de modelos; los mejores modelos se seleccionaron en base a su ajuste y el valor de AUC obtenido. El uso de "ensembles" mejoró sensiblemente la predicción de lipodistrofia y baja masa muscular, con un funcionamiento excelente según la escala de valores de AUC. La predicción de osteoporosis/osteopenia mostró resultados aceptables pero mucho peores que para las otras dos anomalías, probablemente debido a que variables importantes en la definición de la calidad de hueso no estaban disponibles para la realización de este estudio.The main aim of this study was to classify a set of patients with HIV as having different type of body abnormalities (i.e. osteoporosis/osteopenia, lipodystrophy, low muscle mass), caused by the antiretroviral therapy and the chronic inflammation of the immune system caused by the virus itself. Building classifiers may lead to earlier diagnose, decreasing health effects and improving life quality and expectancy of HIV+ patients. For this study, a set of measurements from a DEXA analysis was available; three of them were used to establish the presence of disease, based on cut-offs found at the bibliography. Models were built with original ("raw") variables and synthetic variables created by principal component analysis, multiple factor analysis and clustering of variables. For the prediction of each disease, just not-directly-related features were taken into account. Different type of classification methods were used, including logistic regression, machine learning and ensemble learning methods. Models were fitted using training datasets and validated using test datasets; "best" models were selected based upon their accuracy and AUC value. Ensemble models greatly improved prediction of lipodystrophy and low muscle mass, with models showing an excellent performance, demonstrating its capacity to extract subtle patterns from the data. Performance of models for the prediction of bone-related disease was just acceptable, probably due to the class-imbalance present and the lack of important variables related to the bone quality.L'objectiu d'aquest treball fi de màster ha estat el de predir tres tipus d'anomalies corporals relacionades amb la qualitat d'os (osteoporosi / osteopènia), la redistribució de greix (lipodistròfia) i una baixa massa muscular, per a un conjunt de pacients amb VIH. Aquestes anomalies són efecte de la teràpia antiretroviral i la inflamació crònica del sistema immune causada pel mateix virus. Per a la realització d'aquest estudi, es va disposar d'un conjunt de mesures corporals procedents d'una anàlisi DEXA; tres d'elles es van usar per a establir la presència de cada malaltia a partir de valors de tall extrets de la bibliografia. Diversos tipus de models de predicció es van construir usant diferents sets de variables, incloses variables originals i variables sintètiques creades per anàlisi de components principals, clustering de variables i anàlisi factorial múltiple. Per a la predicció de cada malaltia, només es van usar les variables no-directament relacionades amb ella. Es van ajustar models de regressió logística i de machine learning, incloent-hi "ensembles" o conjunts de models; els millors models es van seleccionar segons el seu ajust i el valor d'AUC obtingut. L'ús d'"ensembles" va millorar sensiblement la predicció de lipodistròfia i baixa massa muscular, amb un funcionament excel·lent segons l'escala de valors d'AUC. La predicció d'osteoporosi / osteopènia va mostrar resultats acceptables però molt pitjors que per a les altres dues anomalies, probablement pel fet que variables importants en la definició de la qualitat d'os no estaven disponibles per a la realització d'aquest estudi