El pasado jueves 11 de febrero, Jamie Arjona, doctorando industrial del inLab FIB, present\u00f3 su tesis \u201cDesign smart its services through innovative fecha analsys modeling\u201d, dirigida por Josep Casanovas y Ma Paz Linares, el cual obtuvo un resultado final de excelente.<\/p>\n
La tesis de Jamie es producto de la colaboraci\u00f3n entre el inLab FIB y la compa\u00f1\u00eda Worldsensing S.L. con el objetivo de caracterizar y modelar diferentes sistemas de parking de todo el mundo utilizando t\u00e9cnicas avanzadas de modelado. Worldsensing S.L. son fabricantes de sensores para el \u00e1mbito industrial y de las Smart Cities y adem\u00e1s ofrecen diferentes soluciones software para estos \u00e1mbitos. Los sensores utilizados proveen datos sobre el estado de ocupaci\u00f3n de las plazas de aparcamiento en tiempo real. Estos datos se almacenan y son posteriormente analizados para crear los modelos.<\/p>\n
Los modelos escogidos se encuentran basados en la metodolog\u00eda de las redes neuronales, concretamente se han estudiado los modelos Multilayer Perceptron (MLP), Long Short Term Memory (LSTM) y Gated Recurrent Units (GRU) y, adem\u00e1s, se ha hecho una comparaci\u00f3n con modelos cl\u00e1sicos como es el Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA).<\/p>\n
Aparte, se ha realizado un estudio en el que se utilizan otras fuentes de datos y se analiza su efecto en los procesos de parking y se cuantifica como esta informaci\u00f3n mejora las predicciones de los modelos. Estos datos son los efectos clim\u00e1ticos y los acontecimientos de calendario.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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