Resumen del trabajo fin de master

El objetivo de este proyecto es desarrollar, programar, aplicar nuevas alternativas de gráficos de control y detección de anomalías adecuadas al nuevo paradigma de grandes bases de datos compuestas de gran número de variables continuamente monitorizadas con respecto al tiempo. Se analizarán casos de estudio relacionados con la eficiencia energética, confort térmico y calidad del aire en edificaciones, superficies comerciales, oficinas e industria. Podrán ser igualmente estudiados casos reales relacionados con el tráfico marítimo, geociencia, la industria naval y otras aplicaciones industriales. Se evaluará el uso de gráficos de control de perfiles, gráficos de control multivariantes con y sin dependencia, gráficos de control para datos autocorrelados y gráficos de control para datos funcionales. Además, se compararán esto métodos con diferentes alternativas para la detección de anomalías a partir técnicas de series de tiempo, aprendizaje automático y análisis de datos funcionales. Los resultados obtenidos permitirán evaluar la adecuación de estas nuevas técnicas para la resolución de problemas ingenieriles dentro del nuevo paradigma de datos masivos y/o complejos