Esta web utiliza cookies para optimizar la navegación. Al continuar con su visita, usted acepta el uso de cookies y nuestra politica de privacidad Aurrera

IK4 Doctorados

 

CEIT

Ikerkuntza aplikatuetan bikaintasuna bultzatzen du, enpresen berrikuntza lortuz. Gune profesional eta kulturaniztua aurkituko duzu.

 
DOKTOREGOA

CEIT

Galera teknikoak (ihesak), teknikoak ez direnak (iruzurra) eta ur-hornidurako sareetan kontsumo iragarpena detektatzeko gainbegiratutako eta ez gainbegiratutako ikasketa teknikak.

CEIT

HASIERA: 09/2016

IREKITA

DOKTORETZA GRADUAREN LORPENA: 10/2019

Deskripzioa

Baliabide hidrikoen kudeaketa jasangarri eta bateratua gai korapilotsua da edateko ur-banaketan aritzen den enpresa batentzat. Ur geza baliabide mugatua eta baliotsua da, bere neurrian babestu eta erabili behar dena. Ura ondasun urria dela kontuan hartuta, besteak beste biztanleriaren hazkundea eta klima aldaketaren efektuak direla-eta, modu eraginkorrean kudeatu beharra dago, non helburu nagusia sarera iristen den ur bolumen handiena kontsumo puntuetara iristea izan behar duen eta galerak ahalik eta gehien txikiagotu behar diren.

Doktorego-tesia oinarrituko da datu-analisien eta kontsumo iragarpenarentzako machine learning-en algoritmo berritzaileen garapenean eta ihesen detekzioan, ur-horniduren sistemen kudeaketa eta operazioa erraztuko dituena.

Ondorengo puntuak ikasiko dira zehazki:

1. Denborazko serien azterketan oinarritutako teknika ez gainbegiratuak, eta horretarako, bereziki diseinatu diren kasuistika landuen kontsumo serien arteko distantzia neurriak finkatuko dira.

2. Grafos teorian eta garun konektomikoan oinarritutako erremintak eta metodoak kausa/efektu patroi funtzionalak aurkitzeko.Datuetan (concept drift) gertatzen diren joera/jokaera aldaketak ta seasonalities-ak automatikoki detektatzeko gai diren ereduak. Modu horretan aldaketara egokitu eta kalitate oneko iragarpena ekoiztu ahalko dute Paretoa plastikotasunaren (aldaketara egokitzea lehenago trebatutako ereduak aprobetxatuz) eta egonkortasunaren (dataseten aldaketa puntualetara gaindoitze gabeko ereduaren ikasketa) artean orekatuz.

3. Datuetan (concept drift) gertatzen diren joera/jokaera aldaketak ta seasonalities-ak automatikoki detektatzeko gai diren ereduak. Modu horretan aldaketara egokitu eta kalitate oneko iragarpena ekoiztu ahalko dute Paretoa plastikotasunaren (aldaketara egokitzea lehenago trebatutako ereduak aprobetxatuz) eta egonkortasunaren (dataseten aldaketa puntualetara gaindoitze gabeko ereduaren ikasketa) artean orekatuz.

Garatutako ereduak jabetza publikoko datasetetan baimenduko dira, baita datu errealekin ere, URA edo Ur-Partzuergo bezalako erakundeekin elkarlan proposamena egin ondoren.

Zentru teknologiko asoziatuaren departamentu edo unitatea

Ura eta Osasuna

Ikerketa-lerroa

Big data, Data analytics and machine learning

Aurreikusitako hasiera-eguna

09/2016

Doktoretza graduaren bukaera-eguna

10/2019

Beharrezko baldintzak

Telekomunikazio-ingeniarian Graduatua Telekomunikazio Ingeniaritza Masterra eginda / Zientzia Zehatzetan lizentziatua / Matematiketan Graduatua Modelizazioa eta Ikerkuntza Matematikoa, Estatistika eta Konputazioa Masterra eginda edo  Telekomunikazio Ingeniaritza Masterra burutua.

IK4 Research Alliance HAUTATU LEHENTASUNAREN ARABERA ZER ESKAINTZETAN EMAN NAHI DUZUN IZENA

Lehen aukerari 1 jarri, eta azken aukerari 3.

Gogoan izan aukerak behar bezala konfiguratuta dauzkazunean bakarrik sakatu behar duzula “Bidali”. Bitartean, aukerak gehitzeko edo lekuz aldatzeko, erabili “Gorde”.