Desarrollo de servicios avanzados para la toma de decisiones inteligentes en dimensiones claves de la sociedad digital

La presente tesis doctoral tiene como meta facilitar la toma de decisiones inteligentes dirigidas a los principales actores dentro de las dimensiones claves de la sociedad digital mediante el desarrollo de servicios avanzados. Para ello, los conceptos de Smart City, Soft-Computing y Arquitecturas de Software Orientada a Servicios favorecen la introducción de las tecnologías necesarias para el desarrollo de servicios flexibles, escalables y de calidad, con la finalidad de mejorar el bienestar social y la sostenibilidad ambiental. Los resultados obtenidos a lo largo del trabajo de investigación realizado y que da lugar a esta tesis, han sido difundidos en el ámbito científico internacional mediante cinco contribuciones significativas publicadas tanto en revistas como congresos científicos de gran prestigio, los cuales conforman la memoria por compendio de la tesis doctoral que se expone. Esta investigación se centró en dos dimensiones claves de la Ciudad Inteligente (Smart City) como lo son la Energía Inteligente (Smart Energy) y la Salud Inteligente (Smart Health). En este sentido, en la dimensión de la Smart Energy, se han incorporado tres contribuciones significativas. La primera es una revisión exhaustiva de la literatura científica, en la cual se identifican y analizan avanzadas arquitecturas orientada a servicios inteligentes en el contexto de la mejora de la eficiencia energética para apoyar la toma de decisiones respecto al funcionamiento y/o comportamiento óptimo de los sistemas energéticos de los edificios. La segunda contribución propone la simulación del comportamiento y operaciones de diferentes sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado (HVAC) de un edificio concreto mediante el uso de modelos físicos adecuados a estos sistemas lo que permite desarrollar algoritmos de Soft-Computing, como sistemas de control efectivos con optimización multiobjetivo, que mejoren la eficiencia energética de los edificios. Por último, la tercera contribución propone un modelo de Deep Learning, basado en redes Long Short-Term Memory (LSTM) que abordan series temporales, para el pronóstico del consumo energético diario de los sistemas de climatización de los edificios, lo que permitiría mejorar la eficiencia y sostenibilidad del edificio. Este modelo incorpora factores como las horas de trabajo, las actividades del edificio, el clima, temperatura interior del edificio, entre otros. Por otro lado, en la dimensión de la Smart Health, se han adicionado dos contribuciones científicas que muestran los resultados obtenidos de la investigación realizada. En la primera contribución se presentan dos plataformas de eHealth diseñadas y desarrolladas para dotarlas de una funcionalidad de ubicuidad e incorporando servicios avanzados mediante técnicas de aprendizaje automático e interoperabilidad, con la finalidad de mejorar la calidad de vida de los pacientes en cuidados paliativos y de sus familiares, así como ayudar a la toma de decisiones inteligentes mediante la estimación del riesgo de síndrome de Down. Mientras que, la segunda contribución en esta dimensión de la Smart Health propone un modelo de Machine Learning con capacidad para descubrir y aprender los patrones presentes en los datos para la predicción de la hipotensión en pacientes que reciben tratamiento de hemodiálisis. Para lograr esto, se utilizó un novedoso conjunto de datos en el que se unifican las variables de dos bases de datos bien diferenciadas (datos clínicos y analíticos). Todo ello proviene de la gestión de una cantidad ingente de datos (big data) obtenidos por los servicios hospitalarios automatizados tanto de las pruebas analíticas como de los equipos de diálisis. Esta aplicación de eHealth permite la toma de decisiones ante la predicción, al inicio de la sesión de hemodiálisis, de aparición de un episodio de hipotensión

Developing a long short-term memory-based model for forecasting the daily energy consumption of heating, ventilation, and air conditioning systems in buildings

Forecasting the energy consumption of heating, ventilating, and air conditioning systems is important for the energy efficiency and sustainability of buildings. In fact, conventional models present limitations in these systems due to their complexity and unpredictability. To overcome this, the long short-term memory-based model is employed in this work. Our objective is to develop and evaluate a model to forecast the daily energy consumption of heating, ventilating, and air conditioning systems in buildings. For this purpose, we apply a comprehensive methodology that allows us to obtain a robust, generalizable, and reliable model by tuning different parameters. The results show that the proposed model achieves a significant improvement in the coefficient of variation of root mean square error of 9.5% compared to that proposed by international agencies. We conclude that these results provide an encouraging outlook for its implementation as an intelligent service for decision making, capable of overcoming the problems of other noise-sensitive models affected by data variations and disturbances without the need for expert knowledge in the domain.Se buscó pronosticar el consumo de energía de los sistemas de calefacción Heating, ventilating y aire acondicionado (HVAC) para la eficiencia energética de los edificios. En este estudio, se desarrolla un modelo de red neuronal artificial (RNA) recurrente del tipo Long short-term memory (LSTM) destinada a pronosticar el consumo de energía de un sistema HVAC en los edificios, en concreto una bomba de calor del Teatro Real de España. El trabajo comparó diferentes configuraciones del modelo con respecto a los datos reales proporcionados por el BMS del edificio y se identificó los hiperparámetros adecuados para el LSTM. El objetivo fue desarrollar y evaluar el modelo para pronosticar el consumo diario de energía de los sistemas HVAC, lográndose una predicción del uso de la energía según los criterios indicados por las directrices de American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers ASHRAE, The International Performance Measurement and Verification Protocol IPMVP y The Federal Energy Management Program organismos que validan un modelo HVAC. La contribución del solicitante se centró en el diseño del LSTM, y en la validación de las pruebas con los datos experimentales, así como en el análisis de los resultados obtenidos