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MTM2009-14394-C02-01

Financiado

MODELOS ESTADISTICOS PARA PROBLEMAS DE CLASFICACION Y PREDICCION. ASPECTOS TEORI...

MODELOS ESTADISTICOS PARA PROBLEMAS DE CLASFICACION Y PREDICCION. ASPECTOS TEORICOS Y APLICACIONES A PROBLEMAS DE SALUD Y ENERGIAS RENOVABLES EL OBJETIVO GENERAL DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO DE MEJORAS DE LAS TECNICAS DE CLASIFICACION Y PREDICCION EXISTENTES TANTO DESDE EL PUNTO DE VISTA TEORICO, COMO DESDE EL PUNTO DE VISTA PRACTICO, EL GRUPO TIENE UNA EXPERIENCIA... ver más

01/01/2009

UNIZAR

6K€

Presupuesto del proyecto: 6K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

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Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2009-01-01

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Participantes

UNIZAR

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE...

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 6K€

Descripción del proyecto EL OBJETIVO GENERAL DE ESTE PROYECTO ES EL DESARROLLO DE MEJORAS DE LAS TECNICAS DE CLASIFICACION Y PREDICCION EXISTENTES TANTO DESDE EL PUNTO DE VISTA TEORICO, COMO DESDE EL PUNTO DE VISTA PRACTICO, EL GRUPO TIENE UNA EXPERIENCIA DE VARIOS AÑOS EN EL DESARROLLO DE ESTAS LINEAS DE INVESTIGACION, ADEMAS, EN ESTA OCASION, LA FUNDACION CIRCE, DEDICADA AL ESTUDIO DE LAS ENERGIAS RENOVABLES Y EPO EN ESTA PETICION, HA MANIFESTADO SU INTERES POR LOS RESULTADOS Y SU DISPOSICION A COLABORAR, EN LA MEDIDA DE LO POSIBLE, EN LA VALIDACION DE LOS MODELOS PROPUESTOS, ADEMAS, LLEVAMOS VARIOS AÑOS COLABORANDO CON UNA UNIDAD DE TABAQUISMO QUE NOS HA PLANTEADO VARIOS RETOS,LOS PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y PREDICCION SE ABORDARAN CON EL DESARROLLO DE MODELOS BASADOS EN REDES FUNCIONALES, NEURONALES Y PROBABILISTICAS Y DE METODOS BAYESIANOS ESPACIO-TEMPORALES ASI COMO CON LA INCORPORACION DE LA TEORIA DE PROYECCION ORTOGONAL COMPLETA, LOS MODELOS DE REDES FUNCIONALES PERMITIRAN RELAJAR LA HIPOTESIS DE QUE LA VARIANZA TENGA UNA FORMA FUNCIONAL CONOCIDA EN EL PROBLEMA DE ESTIMACION DE LA VARIANZA EN MODELOS LINEALES Y NO LINEALES CON HETEROSCEDASTICIDAD, SE MEJORARA EL APRENDIZAJE DE MODELOS DE REDES NEURONALES CON LA INCORPORACION DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS MULTIOBJETIVO Y TECNICAS DE REGRESION LINEAL, ESTE ESTUDIO ESTARA ORIENTADO A OBTENER BUENOS METODOS DE PREDICCION DE LA DIRECCION Y LA VELOCIDAD DEL VIENTO, LOS PROBLEMAS PLANTEADOS POR UNA UNIDAD DE TABAQUISMO, QUE RECOGE DATOS SOBRE PACIENTES QUE ACUDEN A RECIBIR TRATAMIENTO PARA DEJAR DE FUMAR, SE RESOLVERA CON LA APLICACION DE MODELOS DE REDES PROBABILISTICAS QUE PERMITEN TRATAR DE MANERA EFICIENTE ESTA INFORMACION, SE DESARROLLARAN MODELOS BAYESIANOS ESPACIO-TEMPORALES PARA LA PREDICCION Y MODELACION DEL COMPORTAMIENTO DEL PRECIO DE LA VIVIENDA Y SE EXTENDERAN ESTOS MODELOS AL ESTUDIO DE DATOS MEDIOAMBIENTALES, POR ULTIMO, SE APLICARA EL METODO DE LA PROYECCION ORTOGONAL COMPLETA AL PROBLEMA DE SELECCION DE VARIABLES EN REGRESION LINEAL, REDES FUNCIONALES\REDES NEURONALES\REDES PROBABILISTICAS\METODOS BAYESIANOS ESPACIO-TEMPORALES\PROYECCION ORTOGONAL\CLASIFICACION\REGRESION

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