Punto de Inicio: una ayuda on line a los estudiantes con carencias científicas en el acceso a la universidad

La diversidad de centros de enseñanzas previas a la universidad y el margen de desarrollo y contenido de las mismas que contempla su regulación, hace que la preparación de los estudiantes tenga distintos niveles en sus contenidos. El espacio Web "Punto de Inicio" es un espacio orientado a proporcionar a los estudiantes de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) un apoyo para superar sus carencias en las asignaturas de: Matemáticas, Física, Dibujo y Química. Cada materia está organizada en un Aula soportada en la Plataforma Moodle. Cada una de las cuatro Aulas tiene su singularidad pero, con criterio general, todas tienen la siguiente estructura: 1) Contenidos de autoestudio organizados en las cinco o seis áreas temáticas más relevantes de cada materia. 2) Tests de autoevaluación asociados a cada área temática y con realimentación a las respuestas. 3) Material complementario: Prácticas, ejercicios no formales, enlaces web,... 4) Prueba diagnóstico de conocimientos. Los autores de los materiales son profesores de la UPM, pertenecientes a los Departamentos relacionados con la docencia de estas materias y los contenidos han sido desarrollados por equipos interdisciplinares de profesores de la UPM, especialistas en dichas materias, en colaboración con profesores de enseñanzas previas a la universidad. Una de las principales preocupaciones ha sido el asegurar que los niveles expuestos en las cuatro Aulas mencionadas se correspondieran con los definidos oficialmente para las materias previas a la Universidad, evitando incorporar nuevos contenidos y garantizando que, efectivamente, se atienden las posibles deficiencias de conocimientos en las asignaturas básicas requeridos para la integración, con éxito, en la misma. La primera versión de Punto de Inicio se publicó en el curso 2005-2006 y desde entonces ha venido mejorándose año a año hasta la versión actual que se publicó en Julio del 2012. Una expresión del interés de esta plataforma es su utilización por los alumnos, habiendo tenido, en los siete años de su existencia, un número medio de accesos por curso académico de 26.100, un número medio de registros por curso académico de 124.000 y un número medio de cuestionarios de autoevaluación realizados por curso académico de 4.250. Punto de Inicio es un espacio Web de acceso limitado a los miembros de la UPM. Hay una versión en abierto para el exterior, de contenido y estructura similar, cuya referencia es: http://ocw.upm.es/apoyo-para-la-preparacion-de-los-estudios-de-ingenieria-y-arquitectura

Estimación de la resistencia in situ de un HAC mediante la resistencia de probetas testigo

El presente trabajo tiene como objetivo establecer algunos factores de corrección que afectan el resultado de la resistencia de las probetas testigo a fin de pronosticar la resistencia a compresión in situ. Para el cumplimiento de dicho objetivo se han fabricado 30 bloques de 500x500x1000 mm en Hormigón Autocompactante (HAC) cubriendo un amplio rango de resistencias de 20 MPa a 80 MPa. De estos bloques se han extraído 360 probetas testigo con variaciones en el diámetro (50 mm, 75 mm y 100 mm), en la dirección de extracción (horizontal y vertical) y en la condición de humedad secas y húmedas). Para el pronóstico de la resistencia in situ se ha considerado el principio de superposición de efectos establecido en normas como la ACI-214.4R-10. En este sentido, para las condiciones del ensayo, se han cuantificado mediante factores de corrección los efectos generados por el diámetro y la condición de humedad del testigo en el momento del ensayo y por el nivel resistente del hormigón. Además, se ha valorado de manera conjunta la influencia de las variables intrínsecas de las probetas testigo, tales como, microfisuración, efecto pared, condiciones de contorno, etc. Los resultados indicaron que algunos factores de corrección utilizados para pronosticar la resistencia in situ, inciden de forma muy diferente en los HAC con respecto a los hormigones vibrados tradicionalmente (HVT).

Aplicación de la metodología bootstrap para la estimación de la movilidad de furgonetas

En este trabajo se muestran los resultados de la aplicación de la metodología bootstrap a datos de 3369 encuestas realizadas en 2009 a nivel nacional entre conductores de furgonetas, para obtener datos de movilidad interurbana y total, según edad de los vehículos, uso, conductores y otras características de este tipo de vehículo. Se obtienen estimaciones puntuales e intervalos de confianza para la movilidad total de furgonetas, así como para los cuatro tipos de furgonetas según la clasificación realizada en el proyecto de referencia. Se comparan los resultados obtenidos con estimaciones alternativas realizadas con otras fuentes de datos para el mismo colectivo (encuestas realizadas en inspecciones en carretera realizadas por la ATGC de la DGT e inspecciones en ITV) y datos publicados por fuentes oficiales. Estos resultados de movilidad (en término de vehículo-kilómetro) se usarán para la estimación de ratios de accidentalidad en un estudio comparado con otros colectivos de vehículos.

Gestión del flujo de tráfico en la red española de carreteras desde el punto de vista energético y ambiental

Actualmente, son muchos los debates sobre la eficacia de las medidas de eficiencia energética que se han implantado en el sector transporte, y concretamente en el transporte por carretera. En el caso de España, en el último Plan de Acción 2011-2020 (IDAE, 2011b), se consideran prioritarias las medidas propuestas para los sectores difusos, como es el caso del transporte. En éste se pretende conseguir hasta un 33% de ahorro energético con medidas referidas al cambio modal, uso racional de medios, renovación de flotas, etc. Sin embargo, el transporte por carretera sigue creciendo y su principal consecuencia es el aumento de consumo energético y de emisiones de gases con efecto invernadero (GEIs). En este contexto, el proyecto OASIS (programa CENIT) ha definido una metodología de medición de huella energética de la autopista en su ciclo de vida completo. La metodología incluye un modelo de cálculo de la huella energética debido al flujo de tráfico por carretera en el que se obtiene consumo de combustible, consumo de energía y emisiones de CO2. En base a la metodología OASIS, y debido a que la red de alta capacidad de carreteras españolas está infrautilizada, la ponencia se centra en la proposición de estrategias de gestión del flujo de tráfico que pueden ser implementadas para conseguir una reducción de emisiones de CO2 y un aumento de la eficiencia energética y se aplica al caso concreto del paso de la cordillera Cantábrica, puerto de Pajares. Las estrategias incluyen la gestión de los flujos de vehículos ligeros y pesados, así como la gestión de la velocidad. Dichas estrategias se han diseñado mediante el análisis comparado de escenarios alternativos, lo que permite identificar las estrategias eficientes. En el caso de estudio se demuestra que la combinación de diferentes medidas de gestión: flujos de tráfico y velocidad son las más eficaces, con ahorros anuales de consumo energético entorno al 12%; además trazado con pendientes suaves pueden llegar a ahorrar entorno al 113% con respecto a trazados con grandes desniveles. Los resultados permiten comprobar la eficacia de cada estrategia desde el punto de vista energético y ambiental.

Estimación de modelos borrosos y su aplicación al control óptimo

El objetivo de la presentación es dar a conocer los últimos trabajos del Grupo de Investigación sobre últimos trabajos del Grupo de Investigación sobre Control Borroso. • Obtención de modelos precisos de sistemas no lineales basados en sistemas borrosos – Mamdani – Takagi-Sugeno – Linealización • Generalización del método propuesto por T-S • Identificación iterativa basada en el Filtro de Kalman • Sistemas de control basados en el modelo TS obtenido – LQR

Los agentes de la edificación desde el punto de vista de la Gestión Integral de Proyectos: diferencias y semejanzas entre la Legislación Española y los Estándares Internacionales = Expert agents in the Global Development of a building project: differences and similarities between Spanish and International contexts.

Desde los años 60, crece en Europa y Estados Unidos la preocupación y la necesidad de mejorar los procesos de gerencia de los proyectos de construcción al volverse estos más complejos. Esto ha llevado a la continua aparición de nuevos profesionales desde la fecha citada hasta nuestros días. De ahí la complejidad de conocer las cualidades de cada uno de ellos, así como las funciones a realizar o la formación que deben tener para poder desarrollar el puesto de trabajo según el papel que desempeñan para cada actividad. Muchos agentes son los que pueden intervenir en la edificación, muchas son las funciones que llevan a cabo estos agentes, muchas son las habilidades que se necesitan para realizar estas misiones, y una buena gestión de la edificación es la que hay que desarrollar para lograr el gran éxito. El presente trabajo fin de máster, dirigido a arquitectos, arquitectos técnicos, ingenieros, abogados, economistas y todos los profesionales del sector inmobiliario y de la construcción, trata de resolver todas aquellas dudas sobre los diferentes sujetos que estarán presentes desde la definición del proyecto en la fase inicial hasta el final de la obra, pasando por las fases de pre-construcción, construcción y post-construcción. (ENGLISH VERSION) Since the 1960s, most construction projects have become more and more complex, and new concerns and necessities related to the management of a project have been on the rise in Europe and in the United States. Thence, the need for more specialized professionals in the field has become a common fact, as well as the inclusion of new curricular subjects in most building engineering studies. There are different agents that play a relevant role in a building project; some of them are expected to perform a highly specialized set of functions that require specific management skills for the work to be successful. This research work—aimed mainly at engineers, quantity surveyors, lawyers, economists, real estate and construction professionals—shows the major implications of the building construction process including both pre-tender/construction and post-tender/construction stages as far as the main expert agents are involved.

Método bayesiano de estimación del potencial de reducción de costes de la accidentalidad en los tramos de una red de carreteras

La directiva europea sobre gestión de la seguridad de las infraestructuras viarias establece el requerimiento de implantar un procedimiento de clasificación de los tramos de la red en función del ahorro potencial en costes derivados de los accidentes en las carreteras que forman parte de la Red Transeuropea. El potencial de mejora de la seguridad debe reflejar la reducción en coste de accidentalidad que podría alcanzarse a través de medidas de mejora de la infraestructura y puede estimarse como la diferencia entre el coste por km de la accidentalidad del tramo durante el período considerado y el coste esperado para carreteras del mismo tipo que dispongan de las condiciones de seguridad alcanzables mediante actuaciones preventivas de mejora de las infraestructuras. En la ponencia se describe un procedimiento para mejorar la precisión de la estimación del potencial de reducción de la accidentalidad en los tramos de una red de carreteras a partir de la calibración de modelos lineales generalizados de estimación de la frecuencia de accidentes y de su combinación con la información registrada de accidentalidad aplicando un procedimiento bayesiano empírico.

Huella de carbono y huella ecológica de la empresa Hispánica de Aviación, S.A. aplicación para la toma de decisiones en la intervención contra incendios forestales.

La preocupación sobre el cambio climático continúa en aumento. Las crecientes evidencias de sus implicaciones ambientales, sociales y económicas plantean escenarios de regulaciones y concesiones públicas a empresas verdes. Las organizaciones privadas trabajan para incorporar nuevos indicadores de sostenibilidad ambiental que les permitan adelantarse a la casi segura futura legislación. Con este telón de fondo, aparecen dos indicadores de sostenibilidad denominados “Huella Ecológica” y “Huella de Carbono”. La Huella Ecológica mide la superficie biológicamente productiva (incluyendo agua y tierra), necesaria para producir todos los recursos que consume y absorber los desechos que genera una actividad. La Huella de Carbono cuantifica la totalidad de gases de efecto invernadero emitidos por efecto directo e indirecto como consecuencia de una actividad. En este contexto, la industria del transporte en general, y en particular el sector de la aviación, están en el punto de mira, por ser los sectores que más emisiones generan. Otro gran foco de emisiones es la ocurrencia de los incendios forestales que, además, se ha convertido en uno de los mayores problemas ecológicos que sufren nuestros montes debido a su frecuencia y gravedad en las últimas décadas. El presente Proyecto Final de Carrera tiene dos objetivos. En primer lugar la cuantificación e interpretación de la Huella de Carbono y Huella Ecológica de la empresa Hispánica de Aviación S.A. (HASA), empresa que presta servicios con helicópteros, sector para el que no se han encontrado estudios de Huella de Carbono hasta la fecha. En segundo lugar, determinar el radio de acción de los helicópteros en su actuación contra incendios forestales para que las emisiones de Gases de Efecto Invernadero compensen su intervención. Para ello se ha utilizado el Método Compuesto de las Cuentas Contables v.12.4 determinando como unidad funcional de producto el kilómetro recorrido por un helicóptero. Por último se ha empleado la metodología utilizada por el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente para el cálculo de emisiones por los Incendios Forestales a fin de realizar una estimación de lo que supone en este sentido la intervención de los helicópteros de HASA en las labores de extinción. La Huella de Carbono y Huella Ecológica para el año 2012 de HASA es 5.515 t CO2e y 1.344 haG. Destaca el peso del consumo de queroseno, que contribuye con 3.103 t CO2e y 786 haG. De acuerdo a las unidades funcionales consideradas, el helicóptero con matrícula SP-SUT/EC-LUQ es el que más Huella de Carbono presenta (12 Kg CO2e/Km) a diferencia del helicóptero con matrícula SP-SUC que es el que menos Huella de Carbono manifiesta (6 Kg CO2e/Km). Entre las diferentes conclusiones se destaca que la salida de un helicóptero a un incendio en España, siempre va a valorarse como compensada en términos de Huella de Carbono. Es decir, las emisiones que va a evitar su salida (disminución de la superficie quemada), son considerablemente mayores que las que se pueden producir por su puesta en funcionamiento. El presente proyecto se acompaña de una propuesta de acciones que se consideran de gran utilidad tanto para posteriores evaluaciones como para la mejora del posicionamiento ambiental de HASA.

Instrumentación de referencia para realización automática de ensayos de fiabilidad

En todo proceso de desarrollo de un dispositivo electrónico o equipo cabe la necesidad de evaluar la fiabilidad de sus componentes, es decir, cual es el porcentaje de equipos que tras un determinado periodo de vida mantiene todas sus funcionalidades dentro de especificaciones. La evaluación de la fiabilidad mediante ensayos acelerados es la herramienta que permite una estimación de la vida del dispositivo o equipo de forma previa a su comercialización. La cuantificación de la fiabilidad es crítica para identificar los costos de un determinado periodo de garantía, y para ofrecer a los clientes el nivel de calidad deseado. El objetivo de este Proyecto Fin de Carrera, es el diseño de un sistema automático de instrumentación versátil, para la realización y caracterización de ensayos acelerados, el cual nos sirva para abordar una amplia gama de ensayos con los que evaluar la fiabilidad de los dispositivos electrónicos o equipos. Además del uso industrial donde se evaluará la fiabilidad de forma previa a la comercialización, este sistema se podrá emplear en la docencia de esta área, y fundamentalmente para la realización de ensayos acelerados en investigación de dispositivos electrónicos. La versatilidad de nuestro hardware y aplicación software es un punto a favor, ya que con este sistema de instrumentación se pueden realizar numerosos tipos de ensayos acelerados, sin el problema de tener que cambiar toda la instrumentación, cada vez que se quiera realizar otro ensayo distinto. Los componentes que se elijan para realizar el ensayo acelerado, serán sometidos a un estrés (tensión, corriente, humedad, temperatura…) y se podrá ir observando cómo envejecen, lo que nos permite evaluar la vida del dispositivo en un corto periodo, emulando sus condiciones de trabajo, además de estudiar la fiabilidad también se puede identificar como se degradan sus características principales antes del fallo. El Software utilizado en este Proyecto se ha implementado con un lenguaje de programación gráfico para instrumentación, LabVIEW. La aplicación software se explica de manera muy detallada a lo largo de la memoria, para que su uso y adaptación si fuese necesario no suponga ningún problema para el usuario. En la última parte de esta memoria se encuentra la guía de usuario y un ensayo acelerado planteado como ejemplo. Explicaremos como se han interconectado los equipos a los componentes en los que se va a realizar el ensayo y así se comprobará el correcto funcionamiento del software tomando las medidas necesarias. ABTRACT In all process of development of an electronic device or equipment, we have the need to evaluate the reliability of its components, that is to say, what percentage of equipment that after a certain period of life keeps all of its functionalities within specifications. The evaluation of reliability by means of accelerated tests is the tool that allows an estimation of the lifetime of the device or equipment prior to its marketing. The quantification of reliability is critical to identify the costs of a specific warranty period, and to offer customers the desired quality level. The objective of this Thesis is the design of an automatic very versatile instrument for the realization and characterization of accelerated tests, which will help us to address a wide range of tests to assess the reliability of the devices or electronic equipment. In addition to industrial use where test the reliability before its commercialization, use it can be used in teaching of this area, fundamentally for the realization of accelerated testing in the investigation of electronic devices. The versatility of our hardware and software implementation is a plus, given that this instrumentation system can perform numerous types of accelerated tests, without the problem to have to change everything, every time you want to make another different test. The components that will be chosen to perform the accelerated test, will be subjected to stress (voltage, current, humidity, temperature ...) and you can observe how they age, allowing us to evaluate the life of the device in a short period, emulating their working conditions. In addition to studying the reliability it can also identify how its main characteristics are degraded before failure. The software used in this Thesis has been implemented with a graphical programming language for instrumentation, LabVIEW. This software is explained in great detail throughout the Thesis, so that its use and adaptation, if necessary, will not be a problem for the user. In the last part of this memory we will expose a user guide and test that we have done. We will explain how the equipment has been interconnected to the components in which we are going to perform the test and so we will check the correct operation of the software taking the necessary measures.

Maximum likelihood estimation of new state space models for operational modal analysis

The modal analysis of a structural system consists on computing its vibrational modes. The experimental way to estimate these modes requires to excite the system with a measured or known input and then to measure the system output at different points using sensors. Finally, system inputs and outputs are used to compute the modes of vibration. When the system refers to large structures like buildings or bridges, the tests have to be performed in situ, so it is not possible to measure system inputs such as wind, traffic, . . .Even if a known input is applied, the procedure is usually difficult and expensive, and there are still uncontrolled disturbances acting at the time of the test. These facts led to the idea of computing the modes of vibration using only the measured vibrations and regardless of the inputs that originated them, whether they are ambient vibrations (wind, earthquakes, . . . ) or operational loads (traffic, human loading, . . . ). This procedure is usually called Operational Modal Analysis (OMA), and in general consists on to fit a mathematical model to the measured data assuming the unobserved excitations are realizations of a stationary stochastic process (usually white noise processes). Then, the modes of vibration are computed from the estimated model. The first issue investigated in this thesis is the performance of the Expectation- Maximization (EM) algorithm for the maximum likelihood estimation of the state space model in the field of OMA. The algorithm is described in detail and it is analysed how to apply it to vibration data. After that, it is compared to another well known method, the Stochastic Subspace Identification algorithm. The maximum likelihood estimate enjoys some optimal properties from a statistical point of view what makes it very attractive in practice, but the most remarkable property of the EM algorithm is that it can be used to address a wide range of situations in OMA. In this work, three additional state space models are proposed and estimated using the EM algorithm: • The first model is proposed to estimate the modes of vibration when several tests are performed in the same structural system. Instead of analyse record by record and then compute averages, the EM algorithm is extended for the joint estimation of the proposed state space model using all the available data. • The second state space model is used to estimate the modes of vibration when the number of available sensors is lower than the number of points to be tested. In these cases it is usual to perform several tests changing the position of the sensors from one test to the following (multiple setups of sensors). Here, the proposed state space model and the EM algorithm are used to estimate the modal parameters taking into account the data of all setups. • And last, a state space model is proposed to estimate the modes of vibration in the presence of unmeasured inputs that cannot be modelled as white noise processes. In these cases, the frequency components of the inputs cannot be separated from the eigenfrequencies of the system, and spurious modes are obtained in the identification process. The idea is to measure the response of the structure corresponding to different inputs; then, it is assumed that the parameters common to all the data correspond to the structure (modes of vibration), and the parameters found in a specific test correspond to the input in that test. The problem is solved using the proposed state space model and the EM algorithm. Resumen El análisis modal de un sistema estructural consiste en calcular sus modos de vibración. Para estimar estos modos experimentalmente es preciso excitar el sistema con entradas conocidas y registrar las salidas del sistema en diferentes puntos por medio de sensores. Finalmente, los modos de vibración se calculan utilizando las entradas y salidas registradas. Cuando el sistema es una gran estructura como un puente o un edificio, los experimentos tienen que realizarse in situ, por lo que no es posible registrar entradas al sistema tales como viento, tráfico, . . . Incluso si se aplica una entrada conocida, el procedimiento suele ser complicado y caro, y todavía están presentes perturbaciones no controladas que excitan el sistema durante el test. Estos hechos han llevado a la idea de calcular los modos de vibración utilizando sólo las vibraciones registradas en la estructura y sin tener en cuenta las cargas que las originan, ya sean cargas ambientales (viento, terremotos, . . . ) o cargas de explotación (tráfico, cargas humanas, . . . ). Este procedimiento se conoce en la literatura especializada como Análisis Modal Operacional, y en general consiste en ajustar un modelo matemático a los datos registrados adoptando la hipótesis de que las excitaciones no conocidas son realizaciones de un proceso estocástico estacionario (generalmente ruido blanco). Posteriormente, los modos de vibración se calculan a partir del modelo estimado. El primer problema que se ha investigado en esta tesis es la utilización de máxima verosimilitud y el algoritmo EM (Expectation-Maximization) para la estimación del modelo espacio de los estados en el ámbito del Análisis Modal Operacional. El algoritmo se describe en detalle y también se analiza como aplicarlo cuando se dispone de datos de vibraciones de una estructura. A continuación se compara con otro método muy conocido, el método de los Subespacios. Los estimadores máximo verosímiles presentan una serie de propiedades que los hacen óptimos desde un punto de vista estadístico, pero la propiedad más destacable del algoritmo EM es que puede utilizarse para resolver un amplio abanico de situaciones que se presentan en el Análisis Modal Operacional. En este trabajo se proponen y estiman tres modelos en el espacio de los estados: • El primer modelo se utiliza para estimar los modos de vibración cuando se dispone de datos correspondientes a varios experimentos realizados en la misma estructura. En lugar de analizar registro a registro y calcular promedios, se utiliza algoritmo EM para la estimación conjunta del modelo propuesto utilizando todos los datos disponibles. • El segundo modelo en el espacio de los estados propuesto se utiliza para estimar los modos de vibración cuando el número de sensores disponibles es menor que vi Resumen el número de puntos que se quieren analizar en la estructura. En estos casos es usual realizar varios ensayos cambiando la posición de los sensores de un ensayo a otro (múltiples configuraciones de sensores). En este trabajo se utiliza el algoritmo EM para estimar los parámetros modales teniendo en cuenta los datos de todas las configuraciones. • Por último, se propone otro modelo en el espacio de los estados para estimar los modos de vibración en la presencia de entradas al sistema que no pueden modelarse como procesos estocásticos de ruido blanco. En estos casos, las frecuencias de las entradas no se pueden separar de las frecuencias del sistema y se obtienen modos espurios en la fase de identificación. La idea es registrar la respuesta de la estructura correspondiente a diferentes entradas; entonces se adopta la hipótesis de que los parámetros comunes a todos los registros corresponden a la estructura (modos de vibración), y los parámetros encontrados en un registro específico corresponden a la entrada en dicho ensayo. El problema se resuelve utilizando el modelo propuesto y el algoritmo EM.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Estimación del riesgo sísmico en Puerto Príncipe (Haití) como base para la elaboración de planes de emergencia

En este trabajo se realiza una propuesta de cálculo de riesgo sísmico en términos de daño físico para un escenario realista en Puerto Prínicpe (Haití). Los resultados del modelo propuesto se calibran con datos del sismo de enero de 2010.

Esfuerzos inducidos en presas, arco-gravedad en operación por la acción térmica medioambiental : una aportación a su análisis y evaluación

Cyclic fluctuations of the atmospheric temperature on the dam site, of the water temperature in the reservoir and of the intensity of solar radiation on the faces of the dam cause significant stresses in the body of concrete dams. These stresses can be evaluated first by introducing in analysis models a linear temperature distribution statically equivalent to the real temperature distribution in the dam; the stress valúes obtained from this first step must be complemented (especially in the área of dam faces) with the stress valúes resuiting from the difference between the real temperature law and the linear law at each node. In the case of arch gravity dams, and because of their characteristics of arch dam featuring a thick section, both types of temperature-induced stresses are of similar importance. Thermal stress valúes are directly linked to a series of factors: atmospheric and water temperature and intensity of solar radiation at dam site, site latitude, azimuth of the dam, as well as geometrical characteristics of the dam and thermal properties of concrete. This thesis first presents a complete study of the physical phenomenon of heat exchange between the environment and the dam itself, and establishes the participation scheme of all parameters involved in the problem considered. A detailed documental review of available methods and techniques is then carried out both for the estimation of environmental thermal loads and for the evaluation of the stresses induced by these loads. Variation ranges are also established for the main parameters. The definition of the geometrical parameters of the dam is provided based on the description of a wide set of arch gravity dams built in Spain and abroad. As a practical reference of the parameters defining the thermal action of the environment, a set of zones, in which thermal parameters reach homogeneous valúes, was established for Spain. The mean valué and variation range of atmospheric temperature were then determined for each zone, based on a series of historical valúes. Summer and winter temperature increases caused by solar radiation were also defined for each zone. Since the hypothesis of thermal stratification in the reservoir has been considered, máximum and mínimum temperature valúes reached at the bottom of the reservoir were determined for each climatic zone, as well as the law of temperature variation in function of depth. Various dam-and-foundation configurations were analysed by means of finite element 3D models, in which the dam and foundation were each submitted to different load combinations. The seasonal thermal behaviour of sections of variable thickness was analysed through the application of numerical techniques to one-dimensional models. Contrasting the results of both analyses led to conclusions on the influence of environmental thermal action on the stress conditions of the structure. Las oscilaciones periódicas de la temperatura ambiente en el emplazamiento y de la temperatura del agua en el embalse, así como de la incidencia de la radiación solar sobre los paramentos de la presa, son causa de tensiones importantes en el cuerpo de las presas de hormigón. Estas tensiones pueden ser evaluadas en primer lugar introduciendo en los modelos tridimensionales de análisis, distribuciones lineales de temperatura estáticamente equivalentes a las correspondientes distribuciones reales en el cuerpo de la presa; las tensiones así obtenidas han de complementarse (sobre todo en las cercanías de los paramentos) con tensiones cuyo origen está en la temperatura diferencia entre la ley real y la lineal en cada punto. En el caso de las presas arco-gravedad y en razón de su doble característica de presas arco y de sección gruesa, ambas componentes de la tensión inducida por la temperatura son de magnitud similar. Los valores de estas tensiones de origen térmico están directamente relacionados con la temperatura del emplazamiento y del embalse, con la intensidad de la insolación, con la latitud y el azimut de la presa, con las características geométricas de la estructura y con las propiedades térmicas del hormigón. En esta tesis se realiza, en primer lugar, un estudio completo del fenómeno físico del intercambio de calor entre el medio ambiente y el cuerpo de la presa, estableciendo el mecanismo de participación de todos los parámetros que configuran el problema. En segundo lugar se realiza a cabo una revisión documental detallada de los métodos y técnicas utilizables tanto en la estimación de las cargas térmicas ambientales como en la evaluación de las tensiones inducidas por dichas cargas. En tercer lugar se establecen rangos de variación para los principales parámetros que configuran el problema. Los parámetros geométricos de la presa se definen a partir de la descripción de un amplio conjunto de presas arco-gravedad tanto españolas como del resto del mundo. Como referencia práctica de los parámetros que definen la acción térmica ambiental se establecen en España un conjunto de zonas caracterizadas por que, en cada una de ellas, los parámetros térmicos alcanzan valores homogéneos. Así, y en base a series de valores históricos, se establecen la media y la amplitud de la variación anual de la temperatura ambiental en cada una de las zonas. Igualmente, se han definido para cada zona los incrementos de temperatura que, en invierno y en verano, produce la insolación. En relación con el agua del embalse y en la hipótesis de estratificación térmica de este, se han definido los valores, aplicables en cada una de las zonas, de las temperaturas máxima y mínima en el fondo así como la ley de variación de la temperatura con la profundidad. Utilizando modelos tridimensionales de elementos finitos se analizan diferentes configuraciones de la presa y la cimentación sometidas, cada una de ellas, a diferentes combinaciones de carga. Aplicando técnicas numéricas a modelos unidimensionales se analiza el comportamiento térmico temporal de secciones de espesor variable. Considerando conjuntamente los resultados de los análisis anteriores se obtienen conclusiones parametrizadas de detalle sobre la influencia que tiene en el estado tensional de la estructura la consideración de la acción térmica ambiental.

Estimación de la peligrosidad sísmica mediante protocolos de juicios de expertos

Este trabajo estudia la aportación que los métodos de agregación de juicios de expertos pueden realizar en el cálculo de la peligrosidad sísmica de emplazamientos. Se han realizado cálculos en dos emplazamientos de la Península Ibérica: Mugardos (La Coruña) y Cofrentes (Valencia) que están sometidos a regímenes tectónicos distintos y que, además, alojan instalaciones industriales de gran responsabilidad. Las zonas de estudio, de 320 Km de radio, son independientes. Se ha aplicado un planteamiento probabilista a la estimación de la tasa anual de superación de valores de la aceleración horizontal de pico y se ha utilizado el Método de Montecarlo para incorporar a los resultados la incertidumbre presente en los datos relativos a la definición de cada fuente sismogenética y de su sismicidad. Los cálculos se han operado mediante un programa de ordenador, desarrollado para este trabajo, que utiliza la metodología propuesta por el Senior Seismic Hazard Analysis Commitee (1997) para la NRC. La primera conclusión de los resultados ha sido que la Atenuación es la fuente principal de incertidumbre en las estimaciones de peligrosidad en ambos casos. Dada la dificultad de completar los datos históricos disponibles de esta variable se ha estudiado el comportamiento de cuatro métodos matemáticos de agregación de juicios de expertos a la hora de estimar una ley de atenuación en un emplazamiento. Los datos de partida se han obtenido del Catálogo de Isosistas del IGN. Los sismos utilizados como variables raíz se han elegido con el criterio de cubrir uniformemente la serie histórica disponible y los valores de magnitud observados. Se ha asignado un panel de expertos particular a cada uno de los dos emplazamientos y se han aplicado a sus juicios los métodos de Cooke, equipesos, Apostolakis_Mosleh y Morris. Sus propuestas se han comparado con los datos reales para juzgar su eficacia y su facilidad de operación. A partir de los resultados se ha concluido que el método de Cooke ha mostrado el comportamiento más eficiente y robusto para ambos emplazamientos. Este método, además, ha permitido identificar, razonadamente, a aquellos expertos que no deberían haberse introducido en un panel. The present work analyses the possible contribution of the mathematical methods of aggregation in the assessment of Seismic Hazzard. Two sites, in the Iberian Peninsula, have been considered: Mugardos ( La Coruña) and Cofrentes (Valencia).Both of them are subjected to different tectonic regimes an both accommodate high value industrial plants. Their areas of concern, with radius of 320 Km, are not overlapping. A probabilistic approach has been applied in the assessment the annual probability of exceedence of the horizontal peak acceleration. The Montecarlo Method has allowed to transfer the uncertainty in the models and parameters to the final results. A computer program has been developed for this purpose. The methodology proposed by the Senior Seismic Analysis Committee (1997) for the NRC has been considered. Attenuation in Ground motion has been proved to be the main source of uncertainty in seismic hazard for both sites. Taking into account the difficulties to complete existing historical data in this subject the performance of four mathematical methods of aggregation has been studied. Original data have been obtained from the catalogs of the Spanish National Institute of Geography. The seismic events considered were chosen to cover evenly the historical records and the observed values of magnitude. A panel of experts have been applied to each site and four aggregation methods have been developed : equal weights, Cooke, Apostolakis-Mosleh and Morris The four proposals have been compaired with the actual data to judge their performance and ease of application. The results have shown that the Method of Cooke have proved the most efficient and robust for both sites. This method, besides, allow the reasoned identification of those experts who should be rejected from the panel

Evaluación mediante imágenes estereoscópicas hemisféricas de tratamientos selvícolas en sistemas forestales restaurados. El caso del Parque Nacional de Sierra Nevada.

Los pinares de repoblación del Parque Nacional de Sierra Nevada presentan graves problemas ecológicos debido al exceso de densidad y a la falta de actuaciones selvícolas durante las primeras etapas de crecimiento de los árboles plantados. En este trabajo se evalúan los efectos de tratamientos de claras con diferentes intensidades en la estructura, composición y regeneración de especies de frondosas en parcelas experimentales de pino, principalmente de Pinus halepensis L. Para la caracterización de la estructura se ha desarrollado y testado una nueva metodología que permite obtener la posición y diámetro de los pies a partir de fotografías estereoscópicas hemisféricas tomadas con el sistema de medición MU2005-01738, el cual ha sido desarrollado en el INIA. La información obtenida a partir de estas imágenes permitió calcular índices de patrón espacial, diferenciación, diversidad diamétrica y cobertura de las masas forestales. La diversidad de especies y la regeneración se caracterizaron a partir de inventarios florísticos. Los resultados indican que, en el proceso de estimación de variables estructurales de los árboles mediante el análisis de las imágenes tomadas, la identificación de árboles homólogos basado en el método de “region growing” a partir de un punto seleccionado por el usuario, es más precisa que la obtenida mediante clasificación automática de todos los píxeles de la imagen. Por otro lado, los índices obtenidos muestran que los tratamientos con claras juegan un papel clave en la dinámica de la diversidad estructural, aumentando la heterogeneidad espacial y contribuyendo a restablecer la dinámica sucesional y la diversidad de las masas de repoblación estudiadas.