Aplicación de modelos de series temporais para a previsión de demanda e prezos nunha empresa de transporte internacional
Autoría
D.A.F.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
D.A.F.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
Data da defensa
09.02.2026 12:30
09.02.2026 12:30
Resumo
Este Traballo Fin de Máster presenta unha metodoloxía integral para a predición de demanda loxística na empresa Trucksters, aplicando técnicas de modelización de series temporais. O obxectivo principal é anticipar o volume de envíos nun mercado caracterizado pola súa alta volatilidade e dependencia de eventos especiais. A investigación desenvólvese baixo unha abordaxe comparativa entre a metodoloxía clásica ARIMA e os modelos Prophet, baseados nos modelos aditivos xeneralizados, co obxectivo de determinar que arquitectura captura con maior precisión a complexidade da demanda. Para tal fin, a estratexia de modelización articúlase mediante unha metodoloxía dual: por unha banda, contrástase a utilidade da segmentación estratéxica de clientes a través de clústeres e, por outra, avalíase o rendemento dos modelos sobre a base de datos orixinal fronte a unha serie depurada de atípicos. Esta análise permite demostrar que o tratamento previo da información e a modelización desagregada logran reducir o ruído estatístico e mitigar o impacto das anomalías. Como resultado, obténse un marco preditivo máis estable e robusto que optimiza a planificación operativa e a rendibilidade comercial de Trucksters.
Este Traballo Fin de Máster presenta unha metodoloxía integral para a predición de demanda loxística na empresa Trucksters, aplicando técnicas de modelización de series temporais. O obxectivo principal é anticipar o volume de envíos nun mercado caracterizado pola súa alta volatilidade e dependencia de eventos especiais. A investigación desenvólvese baixo unha abordaxe comparativa entre a metodoloxía clásica ARIMA e os modelos Prophet, baseados nos modelos aditivos xeneralizados, co obxectivo de determinar que arquitectura captura con maior precisión a complexidade da demanda. Para tal fin, a estratexia de modelización articúlase mediante unha metodoloxía dual: por unha banda, contrástase a utilidade da segmentación estratéxica de clientes a través de clústeres e, por outra, avalíase o rendemento dos modelos sobre a base de datos orixinal fronte a unha serie depurada de atípicos. Esta análise permite demostrar que o tratamento previo da información e a modelización desagregada logran reducir o ruído estatístico e mitigar o impacto das anomalías. Como resultado, obténse un marco preditivo máis estable e robusto que optimiza a planificación operativa e a rendibilidade comercial de Trucksters.
Dirección
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Titoría)
Ginzo Villamayor, María José Cotitoría
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Titoría)
Ginzo Villamayor, María José Cotitoría
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
DE UÑA ALVAREZ, JACOBO (Presidente/a)
TARRIO SAAVEDRA, JAVIER (Secretario/a)
GONZALEZ DIAZ, JULIO (Vogal)
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
DE UÑA ALVAREZ, JACOBO (Presidente/a)
TARRIO SAAVEDRA, JAVIER (Secretario/a)
GONZALEZ DIAZ, JULIO (Vogal)
Aplicación de técnicas estatísticas para a redución do tempo de cómputo en simulacións de sistemas fotovoltaicos
Autoría
A.B.A.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
A.B.A.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
Data da defensa
06.02.2026 10:15
06.02.2026 10:15
Resumo
Neste traballo aplícanse diferentes técnicas estatísticas para reducir o tempo necesario para realizar simulacións de sistemas fotovoltaicos. Un exemplo destas técnicas é a utilización dun algoritmo de aprendizaxe automática non supervisada (clustering) para a agrupación dos datos de entrada co obxectivo de reducir a súa dimensionalidade. O obxectivo é reducir o máximo posible o tempo necesario para levar a cabo as simulacións, mantendo controlado o erro que se comete ao realizar as simplificacións.
Neste traballo aplícanse diferentes técnicas estatísticas para reducir o tempo necesario para realizar simulacións de sistemas fotovoltaicos. Un exemplo destas técnicas é a utilización dun algoritmo de aprendizaxe automática non supervisada (clustering) para a agrupación dos datos de entrada co obxectivo de reducir a súa dimensionalidade. O obxectivo é reducir o máximo posible o tempo necesario para levar a cabo as simulacións, mantendo controlado o erro que se comete ao realizar as simplificacións.
Dirección
GONZALEZ RODRIGUEZ, BRAIS (Titoría)
GONZALEZ RODRIGUEZ, BRAIS (Titoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Carpente Rodríguez, Maria luisa (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, PAULA (Secretario/a)
Mosquera Rodríguez, Manuel Alfredo (Vogal)
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Carpente Rodríguez, Maria luisa (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, PAULA (Secretario/a)
Mosquera Rodríguez, Manuel Alfredo (Vogal)
Redes Neuronais Informadas pola Física (PINNs) para a resolución de problemas de control óptimo no ámbito industrial
Autoría
M.D.L.H.R.
Máster Universitario en Matemática Industrial
M.D.L.H.R.
Máster Universitario en Matemática Industrial
Data da defensa
05.02.2026 11:00
05.02.2026 11:00
Resumo
Neste traballo estúdase un problema de control óptimo aplicado a un sistema dinámico non lineal, combinando enfoques clásicos de control con métodos baseados en redes neuronais. Analízase un método fundamentado no Principio do Mínimo de Pontryagin, que permite obter traxectorias óptimas con grande precisión mediante un enfoque en bucle aberto. Porén, o seu custo computacional resulta elevado cando se requiren múltiples avaliacións do estado. Así mesmo, discútense os métodos de control preditivo (MPC), que introducen realimentación a costa dun incremento adicional do custo computacional e da complexidade algorítmica. Como principal achega do traballo, proponse un enfoque alternativo baseado na ecuación de Hamilton Jacobi Bellman (HJB), no que a función valor se aproxima mediante unha rede neuronal informada pola física (PINN). A idea novidosa consiste en combinar, dentro do funcional de perda, o residuo da ecuación HJB e as condicións terminais do problema con datos procedentes de traxectorias óptimas obtidas mediante o método de Pontryagin, todo iso enmarcado no algoritmo de Howard (iteración de políticas). Esta estratexia híbrida permite mellorar de maneira significativa a aproximación da función valor e, de xeito especialmente relevante, a do seu gradiente, que constitúe o elemento fundamental para a construción da lei de control óptimo en forma de realimentación. Os resultados numéricos mostran que a rede adestrada con esta metodoloxía reproduce con alta precisión as traxectorias óptimas, acadando erros relativos reducidos e unha diminución substancial dos tempos de cálculo fronte aos enfoques baseados en Pontryagin e MPC, o que sitúa o marco HJB PINN como unha alternativa prometedora para o control óptimo en tempo real e como base para futuras liñas de investigación orientadas á súa xeneralización a familias máis amplas de problemas de control.
Neste traballo estúdase un problema de control óptimo aplicado a un sistema dinámico non lineal, combinando enfoques clásicos de control con métodos baseados en redes neuronais. Analízase un método fundamentado no Principio do Mínimo de Pontryagin, que permite obter traxectorias óptimas con grande precisión mediante un enfoque en bucle aberto. Porén, o seu custo computacional resulta elevado cando se requiren múltiples avaliacións do estado. Así mesmo, discútense os métodos de control preditivo (MPC), que introducen realimentación a costa dun incremento adicional do custo computacional e da complexidade algorítmica. Como principal achega do traballo, proponse un enfoque alternativo baseado na ecuación de Hamilton Jacobi Bellman (HJB), no que a función valor se aproxima mediante unha rede neuronal informada pola física (PINN). A idea novidosa consiste en combinar, dentro do funcional de perda, o residuo da ecuación HJB e as condicións terminais do problema con datos procedentes de traxectorias óptimas obtidas mediante o método de Pontryagin, todo iso enmarcado no algoritmo de Howard (iteración de políticas). Esta estratexia híbrida permite mellorar de maneira significativa a aproximación da función valor e, de xeito especialmente relevante, a do seu gradiente, que constitúe o elemento fundamental para a construción da lei de control óptimo en forma de realimentación. Os resultados numéricos mostran que a rede adestrada con esta metodoloxía reproduce con alta precisión as traxectorias óptimas, acadando erros relativos reducidos e unha diminución substancial dos tempos de cálculo fronte aos enfoques baseados en Pontryagin e MPC, o que sitúa o marco HJB PINN como unha alternativa prometedora para o control óptimo en tempo real e como base para futuras liñas de investigación orientadas á súa xeneralización a familias máis amplas de problemas de control.
Dirección
RODRIGUEZ GARCIA, JERONIMO (Titoría)
RODRIGUEZ GARCIA, JERONIMO (Titoría)
Tribunal
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
VIAÑO REY, JUAN MANUEL (Presidente/a)
Perales Perales, José Manuel (Secretario/a)
Lopez Bonilla, Luis Francisco (Vogal)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
VIAÑO REY, JUAN MANUEL (Presidente/a)
Perales Perales, José Manuel (Secretario/a)
Lopez Bonilla, Luis Francisco (Vogal)
Modelización, caracterización e optimización do rendemento de sensores cuánticos de Rydberg de radiofrecuencia baseados en átomos de Rydberg
Autoría
C.L.A.
Máster Universitario en Matemática Industrial
C.L.A.
Máster Universitario en Matemática Industrial
Data da defensa
06.02.2026 10:30
06.02.2026 10:30
Resumo
O desenvolvemento de tecnoloxías cuánticas impulsou novas posibilidades na metroloxía de alta precisión, superando as limitacións das técnicas clásicas en termos de sensibilidade, resolución e perturbación do campo medido. Neste traballo estúdase e modélase un sensor cuántico baseado en átomos de Rydberg para a detección de campos eléctricos de radiofrecuencia. O principio de operación destes sensores baséase na técnica de Electromagnetically Induced Transparency, mediante a que se infere a amplitude do campo eléctrico a partir de modificacións observables nun espectro de absorción, en particular do desdobramento de Autler-Townes inducido polo campo de radiofrecuencia. Empréganse modelos numéricos e analíticos para describir a dinámica do sistema en condicións experimentais realistas. Mediante a integración dun modelo de ruído que inclúe as especificacións técnicas do hardware de detección, analízase o espazo de parámetros para optimizar o rendemento do sensor e identifícanse os factores que limitan a súa resolución, alcanzando unha sensibilidade de 1.6 mV por m por raíz de Hz para a canle de radiofrecuencia de 9.707 GHz. Este Proxecto de Fin de Máster representa unha ruptura coa metodoloxía convencional na literatura de sensores de Rydberg, que tende a presentar unha desconexión crítica entre os modelos teóricos e os datos analizados. Logrouse que teoría e experimentación dialoguen de forma intrínseca, convertendo o marco teórico nunha ferramenta de decodificación activa para a optimización de sistemas de control e facendo posible extraer información metrolóxica que permanecería oculta baixo unha análise convencional. Isto dota ao sensor de novas capacidades para ser integrado en aplicacións como radares mellorados pola tecnoloxía cuántica ou detectores satelitais remotos. Os estudos presentados non só consolidan a capacidade dos sensores cuánticos de Rydberg para operar con alta precisión e estabilidade, senón que propoñen un marco de optimización e unha interface de control preditivo baseados nunha solución analítica 30000 veces máis rápida que os métodos numéricos estándar, facilitando a súa transición desde o laboratorio cara a aplicacións reais en telecomunicacións e defensa.
O desenvolvemento de tecnoloxías cuánticas impulsou novas posibilidades na metroloxía de alta precisión, superando as limitacións das técnicas clásicas en termos de sensibilidade, resolución e perturbación do campo medido. Neste traballo estúdase e modélase un sensor cuántico baseado en átomos de Rydberg para a detección de campos eléctricos de radiofrecuencia. O principio de operación destes sensores baséase na técnica de Electromagnetically Induced Transparency, mediante a que se infere a amplitude do campo eléctrico a partir de modificacións observables nun espectro de absorción, en particular do desdobramento de Autler-Townes inducido polo campo de radiofrecuencia. Empréganse modelos numéricos e analíticos para describir a dinámica do sistema en condicións experimentais realistas. Mediante a integración dun modelo de ruído que inclúe as especificacións técnicas do hardware de detección, analízase o espazo de parámetros para optimizar o rendemento do sensor e identifícanse os factores que limitan a súa resolución, alcanzando unha sensibilidade de 1.6 mV por m por raíz de Hz para a canle de radiofrecuencia de 9.707 GHz. Este Proxecto de Fin de Máster representa unha ruptura coa metodoloxía convencional na literatura de sensores de Rydberg, que tende a presentar unha desconexión crítica entre os modelos teóricos e os datos analizados. Logrouse que teoría e experimentación dialoguen de forma intrínseca, convertendo o marco teórico nunha ferramenta de decodificación activa para a optimización de sistemas de control e facendo posible extraer información metrolóxica que permanecería oculta baixo unha análise convencional. Isto dota ao sensor de novas capacidades para ser integrado en aplicacións como radares mellorados pola tecnoloxía cuántica ou detectores satelitais remotos. Os estudos presentados non só consolidan a capacidade dos sensores cuánticos de Rydberg para operar con alta precisión e estabilidade, senón que propoñen un marco de optimización e unha interface de control preditivo baseados nunha solución analítica 30000 veces máis rápida que os métodos numéricos estándar, facilitando a súa transición desde o laboratorio cara a aplicacións reais en telecomunicacións e defensa.
Dirección
López Pouso, Óscar (Titoría)
López Pouso, Óscar (Titoría)
Tribunal
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
Durany Castrillo, José (Presidente/a)
Sanchez Villaseñor, Eduardo Jesús (Secretario/a)
Rodríguez Seijo, José Manuel (Vogal)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
Durany Castrillo, José (Presidente/a)
Sanchez Villaseñor, Eduardo Jesús (Secretario/a)
Rodríguez Seijo, José Manuel (Vogal)
Optimización matemática no ámbito da transición enerxética
Autoría
P.L.L.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
P.L.L.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
Data da defensa
06.02.2026 09:30
06.02.2026 09:30
Resumo
Este Traballo de Fin de Mestrado, realizado baixo o convenio de colaboración entre o CITMAga e Repsol, céntrase na optimización da compra de materias BIO para a produción de biocombustibles avanzados e outros combustibles fósiles de baixa pegada de carbono, ante o auxe de esixencias marcadas polas novas normativas europeas no ámbito da transición enerxética. O núcleo do traballo é a modelización e integración da planta C43 no problema xeral de optimización. A memoria detalla a transición desde a formulación matemática de restricións e propiedades de optimización de elementos da planta de biocombustibles C43 cara á súa implementación técnica nunha contorna industrial. Para iso, preséntase unha simplificación funcional do modelo global que, mantendo o rigor lóxico, permite unha análise profunda da planta C43 sen a complexidade inabarcable do sistema completo. O desenvolvemento integra aspectos teóricos característicos dos problemas de optimización con tarefas prácticas de enxeñaría de datos, abranguendo o desenvolvemento de código fonte, a xestión de bases de datos e a visualización de resultados. A partir da experiencia adquirida durante a inmersión profesional no transcurso do período de prácticas, o proxecto avalía as novas funcionalidades engadidas ao modelo e analiza as limitacións técnicas aínda presentes. Finalmente, propóñense alternativas e futuras liñas de desenvolvemento que aseguren a operatividade e eficacia da ferramenta no contexto actual de sustentabilidade.
Este Traballo de Fin de Mestrado, realizado baixo o convenio de colaboración entre o CITMAga e Repsol, céntrase na optimización da compra de materias BIO para a produción de biocombustibles avanzados e outros combustibles fósiles de baixa pegada de carbono, ante o auxe de esixencias marcadas polas novas normativas europeas no ámbito da transición enerxética. O núcleo do traballo é a modelización e integración da planta C43 no problema xeral de optimización. A memoria detalla a transición desde a formulación matemática de restricións e propiedades de optimización de elementos da planta de biocombustibles C43 cara á súa implementación técnica nunha contorna industrial. Para iso, preséntase unha simplificación funcional do modelo global que, mantendo o rigor lóxico, permite unha análise profunda da planta C43 sen a complexidade inabarcable do sistema completo. O desenvolvemento integra aspectos teóricos característicos dos problemas de optimización con tarefas prácticas de enxeñaría de datos, abranguendo o desenvolvemento de código fonte, a xestión de bases de datos e a visualización de resultados. A partir da experiencia adquirida durante a inmersión profesional no transcurso do período de prácticas, o proxecto avalía as novas funcionalidades engadidas ao modelo e analiza as limitacións técnicas aínda presentes. Finalmente, propóñense alternativas e futuras liñas de desenvolvemento que aseguren a operatividade e eficacia da ferramenta no contexto actual de sustentabilidade.
Dirección
GONZALEZ DIAZ, JULIO (Titoría)
GONZALEZ RODRIGUEZ, BRAIS Cotitoría
GONZALEZ DIAZ, JULIO (Titoría)
GONZALEZ RODRIGUEZ, BRAIS Cotitoría
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Carpente Rodríguez, Maria luisa (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, PAULA (Secretario/a)
Mosquera Rodríguez, Manuel Alfredo (Vogal)
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
Carpente Rodríguez, Maria luisa (Presidente/a)
SAAVEDRA NIEVES, PAULA (Secretario/a)
Mosquera Rodríguez, Manuel Alfredo (Vogal)
Aprendizaxe profunda topolóxica
Autoría
S.M.J.
Máster Universitario en Matemáticas
S.M.J.
Máster Universitario en Matemáticas
Data da defensa
09.02.2026 11:00
09.02.2026 11:00
Resumo
Este artigo estuda o marco teórico dos complexos combinatorios, un dominio topolóxico de orde superior introducido como unha xeneralización de grafos, complexos simpliciais, complexos celulares e hipergrafos. Os espazos de cocadeas defínense nestes dominios para servir como soporte de datos, xunto con operadores que permiten transformar a información entre celas de diferentes dimensións. Baseándose nesta estrutura, analízanse as redes neuronais en complexos combinatorios (CCNN). Estas redes constrúense utilizando operadores tensoriais elementais e pódense representar mediante diagramas tensoriais. Tamén se presenta un paradigma de paso de mensaxes para complexos combinatorios, xeneralizando a partir dos definidos na literatura. Finalmente, demóstrase que os cálculos realizados por unha CCNN pódense reducir a esquemas de paso de mensaxes en grafos. Este traballo baséase no artigo: Mustafa Hajij et al., Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data, arXiv:2206.00606, 2023.
Este artigo estuda o marco teórico dos complexos combinatorios, un dominio topolóxico de orde superior introducido como unha xeneralización de grafos, complexos simpliciais, complexos celulares e hipergrafos. Os espazos de cocadeas defínense nestes dominios para servir como soporte de datos, xunto con operadores que permiten transformar a información entre celas de diferentes dimensións. Baseándose nesta estrutura, analízanse as redes neuronais en complexos combinatorios (CCNN). Estas redes constrúense utilizando operadores tensoriais elementais e pódense representar mediante diagramas tensoriais. Tamén se presenta un paradigma de paso de mensaxes para complexos combinatorios, xeneralizando a partir dos definidos na literatura. Finalmente, demóstrase que os cálculos realizados por unha CCNN pódense reducir a esquemas de paso de mensaxes en grafos. Este traballo baséase no artigo: Mustafa Hajij et al., Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data, arXiv:2206.00606, 2023.
Dirección
Gómez Tato, Antonio M. (Titoría)
Gómez Tato, Antonio M. (Titoría)
Tribunal
FERNANDEZ TOJO, FERNANDO ADRIAN (Coordinador)
LADRA GONZALEZ, MANUEL EULOGIO (Presidente/a)
FERNANDEZ TOJO, FERNANDO ADRIAN (Secretario/a)
GARCIA RIO, EDUARDO (Vogal)
FERNANDEZ TOJO, FERNANDO ADRIAN (Coordinador)
LADRA GONZALEZ, MANUEL EULOGIO (Presidente/a)
FERNANDEZ TOJO, FERNANDO ADRIAN (Secretario/a)
GARCIA RIO, EDUARDO (Vogal)
Métodos conservativos para problemas de ondas e de electromagnetismo baseados nun complexo dual con splines
Autoría
A.P.D.V.R.
Máster Universitario en Matemática Industrial
A.P.D.V.R.
Máster Universitario en Matemática Industrial
Data da defensa
02.02.2026 11:00
02.02.2026 11:00
Resumo
Os métodos isoxeométricos constitúen unha subclase dos métodos de Galerkin nos que se empregan funcións baseadas en splines para discretizar os espazos funcionais de interese. Unha vantaxe salientable deste enfoque reside na construción natural de espazos discretos que conforman a secuencia de de Rham, unha propiedade estrutural fundamental requirida en múltiples modelos matemáticos. Este requisito é particularmente importante en problemas de propagación de ondas, como o problema de acústica lineal e as ecuacións de Maxwell, nos que xorden dúas secuencias de de Rham (usualmente denominadas secuencias primal e dual) que deben ser aproximadas de maneira consistente e precisa. Este documento está dedicado ao estudo dos métodos isoxeométricos aplicados a problemas de ondas, cunha énfase particular en aplicacións electromagnéticas. O traballo comeza cunha revisión exhaustiva da literatura existente, que establece o marco teórico e contextualiza a contribución desta investigación. Sobre esta base, o documento desenvolve posteriormente novos resultados teóricos e computacionais que avanzan o actual estado da arte.
Os métodos isoxeométricos constitúen unha subclase dos métodos de Galerkin nos que se empregan funcións baseadas en splines para discretizar os espazos funcionais de interese. Unha vantaxe salientable deste enfoque reside na construción natural de espazos discretos que conforman a secuencia de de Rham, unha propiedade estrutural fundamental requirida en múltiples modelos matemáticos. Este requisito é particularmente importante en problemas de propagación de ondas, como o problema de acústica lineal e as ecuacións de Maxwell, nos que xorden dúas secuencias de de Rham (usualmente denominadas secuencias primal e dual) que deben ser aproximadas de maneira consistente e precisa. Este documento está dedicado ao estudo dos métodos isoxeométricos aplicados a problemas de ondas, cunha énfase particular en aplicacións electromagnéticas. O traballo comeza cunha revisión exhaustiva da literatura existente, que establece o marco teórico e contextualiza a contribución desta investigación. Sobre esta base, o documento desenvolve posteriormente novos resultados teóricos e computacionais que avanzan o actual estado da arte.
Dirección
VAZQUEZ HERNANDEZ, RAFAEL (Titoría)
VAZQUEZ HERNANDEZ, RAFAEL (Titoría)
Tribunal
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
ARREGUI ALVAREZ, IÑIGO (Presidente/a)
Porter , Jeff (Secretario/a)
FERNANDEZ FERNANDEZ, FRANCISCO JAVIER (Vogal)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
ARREGUI ALVAREZ, IÑIGO (Presidente/a)
Porter , Jeff (Secretario/a)
FERNANDEZ FERNANDEZ, FRANCISCO JAVIER (Vogal)
Seguimento dos Residuos Mariños no Noroeste de España: Avaliación da Influencia do Vento cun Modelo de Transporte Lagranxiano
Autoría
M.R.O.
Máster Universitario en Matemática Industrial
M.R.O.
Máster Universitario en Matemática Industrial
Data da defensa
02.02.2026 12:30
02.02.2026 12:30
Resumo
Os residuos mariños son responsables de grandes problemas nos nosos océanos, causando unha severa degradación medioambiental, perxudicando a saúde, e levando a perdas económicas nos sectores relacionados co entorno mariño. Neste traballo, examínase cómo as emisisóns desde o río Ulla afectan ao transporte, acumulación e chegada a costa de partículas flotantes na Ría de Arousa, no noroeste da Península Ibérica, como resultado da influencia do vento. Empregando simulacións Lagranxianas de seguimento de partículas baixo distintos coeficientes de arrastre de vento (1%, 3% e 5%), avaliamos os patróns espaciais e estacionais da concentración de partículas na rexión de estudo, dos tempos de residencia, e da deposición na costa. Os resultados obtidos mostran que o vento xoga un papel crucial modificando o comportamento das partículas. En condicións de pouca influencia do vento, favorécense a acumulación preto da costa e os tempos de residencia máis longos, especialmente notables nas zonas norte e interna da ría. Ao incrementar a influencia do vento, a dispersión de partículas intensifícase, levando globalmente a unha maior acumulación de partículas no litoral da ría. As variacións estacionais foron tamén estudadas, con maiores concentracións observadas no norte en inverno e no sur en verán.
Os residuos mariños son responsables de grandes problemas nos nosos océanos, causando unha severa degradación medioambiental, perxudicando a saúde, e levando a perdas económicas nos sectores relacionados co entorno mariño. Neste traballo, examínase cómo as emisisóns desde o río Ulla afectan ao transporte, acumulación e chegada a costa de partículas flotantes na Ría de Arousa, no noroeste da Península Ibérica, como resultado da influencia do vento. Empregando simulacións Lagranxianas de seguimento de partículas baixo distintos coeficientes de arrastre de vento (1%, 3% e 5%), avaliamos os patróns espaciais e estacionais da concentración de partículas na rexión de estudo, dos tempos de residencia, e da deposición na costa. Os resultados obtidos mostran que o vento xoga un papel crucial modificando o comportamento das partículas. En condicións de pouca influencia do vento, favorécense a acumulación preto da costa e os tempos de residencia máis longos, especialmente notables nas zonas norte e interna da ría. Ao incrementar a influencia do vento, a dispersión de partículas intensifícase, levando globalmente a unha maior acumulación de partículas no litoral da ría. As variacións estacionais foron tamén estudadas, con maiores concentracións observadas no norte en inverno e no sur en verán.
Dirección
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Titoría)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Titoría)
Tribunal
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
ARREGUI ALVAREZ, IÑIGO (Presidente/a)
Varas Mérida, Fernando (Secretario/a)
FERNANDEZ FERNANDEZ, FRANCISCO JAVIER (Vogal)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
ARREGUI ALVAREZ, IÑIGO (Presidente/a)
Varas Mérida, Fernando (Secretario/a)
FERNANDEZ FERNANDEZ, FRANCISCO JAVIER (Vogal)
Selección de modelos e predición conformal para unha predición fiable do consumo eléctrico
Autoría
N.R.G.
Máster Universitario en Matemática Industrial
N.R.G.
Máster Universitario en Matemática Industrial
Data da defensa
05.02.2026 11:30
05.02.2026 11:30
Resumo
Este traballo propón un pipeline despregable para a predición probabilística de series horarias de consumo eléctrico, empregando variables exóxenas estándar como a temperatura e características de calendario, e co obxectivo de xeneralizar en contornos de consumo heteroxéneos sen reentrenar para cada caso. Para xestionar a non estacionariedade, engádese unha capa de selección de modelos en liña nun marco de “expert advice”, onde cada experto corresponde a unha configuración fixa de hiperparámetros. Implémentanse Follow the Leader cunha xanela deslizante de avaliación e Hedge con pesos exponenciais, e compáranse usando métricas operativas como MSE, NLL e CRPS; en conxunto, FTL cunha xanela de 30 días adoita ser a estratexia con mellor rendemento entre as opcións implementables. Sobre a predición probabilística base (distribucións predictivas gaussianas), engádese predición conformal para obter intervalos de predición máis fiables. A calibración realízase por grupos de contexto, comparando unha aproximación heurística por grupos actualizada mediante unha recursión de Robbins Monro e unha conformalización asimétrica baseada en xanela inspirada en métodos conformais para series temporais; empiricamente, a conformalización mitiga a subcobertura sistemática das bandas gaussianas nominais e mellora a fiabilidade entre contextos. En xeral, os experimentos apoian que combinar adaptación en liña (selección/ponderación de expertos) con calibración conformal é unha vía práctica cara a unha predición robusta da incerteza a grande escala.
Este traballo propón un pipeline despregable para a predición probabilística de series horarias de consumo eléctrico, empregando variables exóxenas estándar como a temperatura e características de calendario, e co obxectivo de xeneralizar en contornos de consumo heteroxéneos sen reentrenar para cada caso. Para xestionar a non estacionariedade, engádese unha capa de selección de modelos en liña nun marco de “expert advice”, onde cada experto corresponde a unha configuración fixa de hiperparámetros. Implémentanse Follow the Leader cunha xanela deslizante de avaliación e Hedge con pesos exponenciais, e compáranse usando métricas operativas como MSE, NLL e CRPS; en conxunto, FTL cunha xanela de 30 días adoita ser a estratexia con mellor rendemento entre as opcións implementables. Sobre a predición probabilística base (distribucións predictivas gaussianas), engádese predición conformal para obter intervalos de predición máis fiables. A calibración realízase por grupos de contexto, comparando unha aproximación heurística por grupos actualizada mediante unha recursión de Robbins Monro e unha conformalización asimétrica baseada en xanela inspirada en métodos conformais para series temporais; empiricamente, a conformalización mitiga a subcobertura sistemática das bandas gaussianas nominais e mellora a fiabilidade entre contextos. En xeral, os experimentos apoian que combinar adaptación en liña (selección/ponderación de expertos) con calibración conformal é unha vía práctica cara a unha predición robusta da incerteza a grande escala.
Dirección
Rapún Banzo, Mª Luisa (Titoría)
Rapún Banzo, Mª Luisa (Titoría)
Tribunal
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
VIAÑO REY, JUAN MANUEL (Presidente/a)
Perales Perales, José Manuel (Secretario/a)
Lopez Bonilla, Luis Francisco (Vogal)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
VIAÑO REY, JUAN MANUEL (Presidente/a)
Perales Perales, José Manuel (Secretario/a)
Lopez Bonilla, Luis Francisco (Vogal)
Análise Hemodinámica do Arco Aórtico mediante Técnicas CFD
Autoría
R.R.L.
Máster Universitario en Matemática Industrial
R.R.L.
Máster Universitario en Matemática Industrial
Data da defensa
02.02.2026 12:00
02.02.2026 12:00
Resumo
Os accidentes cerebrovasculares (ACV), comunmente coñecidos como ictus, constitúen unha das principais causas de mortalidade a nivel global. No caso dos ictus isquémicos de orixe embólica descoñecida (ESUS), propúxose recentemente como causa potencial a embolización de fragmentos de placa aterosclerótica localizados na arteria aorta, transportados en sentido inverso polo fluxo retrógrado diastólico. Neste contexto, desenvolveuse neste Proxecto de Fin de Máster un modelo computacional da aorta que integra métodos de dinámica de fluídos computacional (CFD) e mecánica de sólidos nun modelo de interacción fluído estrutura (FSI), xunto cunha aproximación lagranxiana para o seguimento intravascular de partículas con propiedades físicas representativas de émbolos humanos. A análise da dinámica do fluxo sanguíneo en varias configuracións xeométricas idealizadas confirmou a existencia de fluxo retrógrado diastólico capaz de transportar ditas partículas en sentido inverso e redirixilas cara ás principais ramas da aorta que irrigan o cerebro.
Os accidentes cerebrovasculares (ACV), comunmente coñecidos como ictus, constitúen unha das principais causas de mortalidade a nivel global. No caso dos ictus isquémicos de orixe embólica descoñecida (ESUS), propúxose recentemente como causa potencial a embolización de fragmentos de placa aterosclerótica localizados na arteria aorta, transportados en sentido inverso polo fluxo retrógrado diastólico. Neste contexto, desenvolveuse neste Proxecto de Fin de Máster un modelo computacional da aorta que integra métodos de dinámica de fluídos computacional (CFD) e mecánica de sólidos nun modelo de interacción fluído estrutura (FSI), xunto cunha aproximación lagranxiana para o seguimento intravascular de partículas con propiedades físicas representativas de émbolos humanos. A análise da dinámica do fluxo sanguíneo en varias configuracións xeométricas idealizadas confirmou a existencia de fluxo retrógrado diastólico capaz de transportar ditas partículas en sentido inverso e redirixilas cara ás principais ramas da aorta que irrigan o cerebro.
Dirección
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Titoría)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Titoría)
Tribunal
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
ARREGUI ALVAREZ, IÑIGO (Presidente/a)
Porter , Jeff (Secretario/a)
FERNANDEZ FERNANDEZ, FRANCISCO JAVIER (Vogal)
VAZQUEZ CENDON, MARIA ELENA (Coordinador)
ARREGUI ALVAREZ, IÑIGO (Presidente/a)
Porter , Jeff (Secretario/a)
FERNANDEZ FERNANDEZ, FRANCISCO JAVIER (Vogal)
Clusterización de Establecementos e Aplicacións ao Negocio
Autoría
M.S.C.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
M.S.C.
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas (2ªed)
Data da defensa
09.02.2026 11:45
09.02.2026 11:45
Resumo
O presente traballo presenta unha solución analítica para a segmentación dos locais da canle HORECA da empresa Hijos de Rivera S.A.U. Para isto, empréganse datos de vendas, o catálogo de produtos e un censo onde están recollidos todos os locais de España. Tras un exhaustivo proceso de limpeza e de tratamento de datos, seleccionouse o algoritmo CLARA para xestionar debidamente a alta dimensionalidade e a presenza de datos atípicos. Finalmente, segmentouse a canle HORECA en 17 clusters doadamente interpretables. Os resultados tradúcense en estratexias de negocio tanxibles: un modelo de mobilidade para elevar a categoría dos clientes actuais e un sistema de recomendación para a captación eficiente de novos locais en zonas clave.
O presente traballo presenta unha solución analítica para a segmentación dos locais da canle HORECA da empresa Hijos de Rivera S.A.U. Para isto, empréganse datos de vendas, o catálogo de produtos e un censo onde están recollidos todos os locais de España. Tras un exhaustivo proceso de limpeza e de tratamento de datos, seleccionouse o algoritmo CLARA para xestionar debidamente a alta dimensionalidade e a presenza de datos atípicos. Finalmente, segmentouse a canle HORECA en 17 clusters doadamente interpretables. Os resultados tradúcense en estratexias de negocio tanxibles: un modelo de mobilidade para elevar a categoría dos clientes actuais e un sistema de recomendación para a captación eficiente de novos locais en zonas clave.
Dirección
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Titoría)
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Titoría)
Tribunal
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
DE UÑA ALVAREZ, JACOBO (Presidente/a)
TARRIO SAAVEDRA, JAVIER (Secretario/a)
GONZALEZ DIAZ, JULIO (Vogal)
AMEIJEIRAS ALONSO, JOSE (Coordinador)
DE UÑA ALVAREZ, JACOBO (Presidente/a)
TARRIO SAAVEDRA, JAVIER (Secretario/a)
GONZALEZ DIAZ, JULIO (Vogal)