Towards machine learning applied to time series based network traffic forecasting

This TFG will explore some specific use cases of the application of Machine Learning techniques to Software-Define Networks, in particular to overlay protocols such as LISP, VXLAN, etc.The aim of this project is to implement a network traffic forecasting model using time series and improve its performance with machine learning techniques, offering a better prediction based in outlier correction. This is a project developed in the Computer Architecture Department (DAC) at the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Time Series modeling methodology is able to shape a trend and take care of any existing outlier, however it does not cover outlier impact on forecasting. In order to achieve more precision and better confidence intervals, the model combines outlier detection methodology and Artificial Neural Networks to quantify and predict outliers. A study is realized over external data to find out if there is an improvement and its effect on the predictions. Machine learning techniques as Artificial Neural Networks has proven to be an improvement of the current methodology to realize forecasting using Time Series modeling. Future work will be oriented to create an improved standard of this system focused on generalize the model.El objetivo de este proyecto es implementar un modelo de previsión de tráfico de red utilizando series temporales y mejorar su rendimiento con técnicas de aprendizaje automático, generando una mejor predicción basada en la corrección de valores atípicos. Se trata de un proyecto desarrollado en el Departamento de Arquitectura de Computadores (DAC) de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). La metodología de modelado de series temporales es capaz de predecir una tendencia y hacerse cargo de cualquier valor atípico ya existente, sin embargo, no cubre el impacto de estos sobre la predicción. Con el fin de lograr una mayor precisión y mejores intervalos de confianza, el modelo combina la metodología de detección de valores atípicos y redes neuronales artificiales para cuantificar y predecir los atípicos. Un estudio se realiza sobre datos externos para averiguar si hay una mejora y su efecto sobre las predicciones. Las técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales artificiales, han demostrado ser una mejora de la metodología actual para realizar la predicción utilizando modelos de series de tiempo. El trabajo futuro se orientará para crear un mejor nivel de este sistema se centró en generalizar el modelo.L'objectiu d'aquest projecte és implementar un model de previsió de tràfic de xarxa utilitzant sèries temporals i millorar el seu rendiment amb tècniques d'aprenentatge automàtic, generant una millor predicció basada en la correcció de valors atípics. Es tracta d'un projecte desenvolupat al Departament d'Arquitectura de Computadors (DAC) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). La metodologia de modelatge de sèries temporals és capaç de predir una tendència i fer-se càrrec de qualsevol valor atípic ja existent, però, no cobreix l'impacte d'aquests sobre la predicció. Per tal d'aconseguir una major precisió i millors intervals de confiança, el model combina la metodologia de detecció de valors atípics i xarxes neuronals artificials per quantificar i predir els atípics. Un estudi es realitza sobre dades externes per esbrinar si hi ha una millora i el seu efecte sobre les prediccions. Les tècniques d'aprenentatge automàtic, com xarxes neuronals artificials, han demostrat ser una millora de la metodologia actual per a fer predicció utilitzant models de sèries de temps. El treball futur s'orientarà per crear un millor nivell d'aquest sistema es va centrar en generalitzar el model

On the role of particles and radial basis functions in a finite element level set method for bubble dynamics

The aim of this presentation is to highlight the role that Particle-based simulations and Radial Basis Functions (RBFs) have played in the development of a computationally efficient, level-set, Finite Element method for the simulation of Newtonian and non-Newtonian interface flows. First, we introduce the mathemat- ical formulation and the interface-capturing technique used in the simulation of multiphase flows, underscoring the influence of marker particles on the enhanced definition of the interface. Then, we explore the effect of adding polymer parti- cles to the domain to perform Brownian Dynamics Simulations of polymer flows. Finally, we leverage RBFs to reconstruct, in an almost free-independent way the polymer stress tensor retrieved from the polymer particles. Numerical simulations of pure advection flows and bubble dynamics simulations of complex flows on two-dimensional configurations emphasize the improvements offered by this hybrid, Finite Element/RBF/Particle-based method

Hemodynamic on abdominal aortic aneurysm: Parametric study

Peer ReviewedPostprint (author's final draft

The Integration of phoenician communities in the Iberian Peninsula during the Roman Empire from a postcolonial perspective

The goal of this paper is to research on the analysis of the process of integration experienced by the Phoenician-Punic communities of the Iberian Peninsula in the Roman world, from the end of the Second Punic War (206 BCE) until Flavian times (mid-1st Century CE). The main goal is to explain the process of identity construction among these communities and the changes that led to their gradual transformation into Roman ciuitates. This thesis tries to overcome the traditional one-way approaches applied the “Romanization” process in the Ulterior-Baetica province. In this regard, we reinterpret the so-called “Punic cultural resistances” as identitarian reworkings within the Roman world.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech