Un modelo de predicción de la insolvencia empresarial aplicado al sector téxtil y confección de Barcelona (1994-1997)

En los últimos 30 años la proliferación de modelos cuantitativos de predicción de la insolvencia empresarial en la literatura contable y financiera ha despertado un gran interés entre los especialistas e investigadores de la materia. Lo que en un principio fueron unos modelos elaborados con un único objetivo, han derivado en una fuente de investigación constante En este documento se formula un modelo de predicción de la insolvencia a través de la combinación de diferentes variables cuantitativas extraídas de los estados contables de una muestra de empresas para los años 1994-1997. A través de un procedimiento por etapas se selecciona e interpreta cuáles son las más relevantes en cuanto a aportación de información. Así mismo se comparan dos procedimientos estadísticos que se uitilizan en este tipo de investigaciones: la regresión logística y el análisis discriminante múltiple. Llegados a este punto, se compara qué tipo de selección de variables alcanza mejores resultados.

Mejora de la competitividad de las plantaciones frutales de nogal: selección de material vegetal, desarrollo de un modelo de predicción de la infección de Xanthomonas arboricola pv. juglandis y optimización de las podas de formación y producción

En las colecciones del IRTA-Mas Bové se han caracterizado más de 150 clones de nogal procedentes de prospección, material extranjero y de selecciones de distintos programas de mejora. El material se ha caracterizado agronómicamente siguiendo los descriptores del IPGRI (1994). Actualmente existen fichas descriptivas muy amplias de 43 accesiones. Toda esta información sobre el comportamiento del material vegetal en las condiciones climáticas de Tarragona, tiene interés a nivel científico y es muy válida para posibles plantaciones con nuevo material. El estudio de los caracteres de sensibilidad a Bacteriosis y afección de la caída prematura de flores (PFA), en dos decendencias de nogal de cruzamientos controlados, ha permitido obvervar que estos caracteres tienen una herencia compleja. Se ha establecido la virulencia de distintos aislados de Xanthomonas arboricola pv. juglandis, en nogal. Los aislados más virulentos se han utilizado para establecer un modelo de predicción, en condiciones de laboratorio, de esta bacteria en nogal. La temperatura a la que la severidad de la enfermedad es máxima es 26ºC. A esta temperatura un aumento en la duración del período de humedad relativa elevada de 0-24 horas, produce un aumento de la afección. En los próximos años, este modelo de predicción se validará en campo. Si los resultados son positivos, permitirán racionalizar los tratamientos para la Bacteriosis en las plantaciones de nogal. Los primeros resultados de un control de la iluminación en el interior de las copas de los árboles, realizado mediante medidas de iluminación interceptadas con un ceptómetro Delta T (SunScan), han puesto de manifiesto que la gran influencia de la luz en el crecimiento anual de las ramas. Así, en la formación y poda de los árbles hay que tener presente estos resultados, en especial en las formaciones en ejes libres, y favorecer la máxima entrada de luz en el interior de la copa de los árboles.

Un modelo de predicción de la insolvencia empresarial basado en variables financieras. Su aplicación al caso textil catalán (1994-1997)

En este documento se formula un modelo de predicción de la insolvencia a través de la combinación de diferentes variables cuantitativas extraídas de los estados contables de una muestra de empresas para los años 1994-1997. Partiendo del modelo de flexibilidad financiera de Donaldson, que es adaptado por Van Frederikslust a la predicción de la insolvencia, lo que aquí se expone es una aplicación a una muestra de empresas de los sectores textil y confección. Aunque los resultados no son alentadores, lo más importante es destacar cómo a través de una modelización de este tipo, probamos una formulación teórica del problema.

Caracterización y modelo de predicción de contenido de aceite de semillas de Jatropha curcas L. en el Estado de Chiapas.

Tesis (Maestría en Ciencias Forestales) UANL, 2014.

Modelo de predicción de embarazo en pacientes sometidas a técnicas de reproducción asistida en la unidad de fertilidad del country de Bogotá

Cerca del 10% de las parejas tiene problemas para concebir. Las técnicas de reproducción asistida (TRA) son una alternativa de tratamiento cuando otros manejos han fallado. Las TRA son todos los tratamientos o procedimientos que incluyen manejo “in vitro” de los ovocitos humanos, espermatozoides y embriones con el objetivo de obtener un embarazo. Durante el tratamiento de infertilidad es importante conocer la probabilidad de embarazo que tiene una paciente sometida a TRA teniendo en cuenta que los factores influyentes en dicho desenlace (embarazo) difieren en cada paciente. Los modelos de predicción en medicina tienen como objetivo principal encontrar el grupo de factores de riesgo que tengan la mejor capacidad predictiva de un resultado especifico. Los modelos de predicción publicados actualmente no son aplicables a pacientes sometidas a TRA en general, y además las pacientes que fueron estudiadas por estos grupos de investigación tienen características poblacionales diferentes a las nuestras.14,17,18,20. Se desarrollo un modelo de predicción de embarazo en pacientes sometidas a TRA en la Unidad de Fertilidad del Country de Bogota. La recolección de los datos se realizó en forma retrospectiva, sin intervención. Las variables independientes que en el análisis multivariado se encontraron con mayor capacidad predictiva fueron: la edad real, las unidades de gonadotropinas administradas en la inducción de la ovulación, el número de embriones transferidos y el tipo de catéter que se utilizó en la transferencia. La capacidad predictiva del modelo final se evaluó por medio del área bajo la curva ROC la cual fue de 0.6950. La sensibilidad del modelo es 36.7%, con una especificidad del 83.3%. Conclusiones: el desarrollo de un modelo de predicción para embarazo en pacientes sometidas a TRA provee una estrategia de medicina basada en evidencia para guiar a las parejas en sus probabilidades de éxito reales. Una vez corregidos el sobre ajuste “overfitting”, y validado el modelo, puede ser utilizado en las clínicas de fertilidad como herramienta valiosa de consejería.

Contribución al estudio del proceso de doblado al aire de chapa. Modelo de predicción del ángulo de recuperación y del radio de doblado final

Modelo de predicción de la geometría final de una pieza de chapa, radio y ángulo de doblado final, producida mediante un proceso de doblado al aire.

Mejoras y extensiones en el Front-End de un modelo de predicción de acciones de un estudiante en un laboratorio virtual 3D

Este documento presenta las mejoras y las extensiones introducidas en la herramienta de visualización del modelo predictivo del comportamiento del estudiante o Student Behavior Predictor Viewer (SBPV), implementada en un trabajo anterior. El modelo predictivo del comportamiento del estudiante es parte de un sistema inteligente de tutoría, y se construye a partir de los registros de actividad de los estudiantes en un laboratorio virtual 3D, como el Laboratorio Virtual de Biotecnología Agroforestal, implementado en un trabajo anterior, y cuyos registros de actividad de los estudiantes se han utilizado para validar este trabajo fin de grado. El SBPV es una herramienta para visualizar una representación gráfica 2D del grafo extendido asociado con cualquiera de los clusters del modelo predictivo del estudiante. Además de la visualización del grafo extendido, el SBPV controla la navegación a través del grafo por medio del navegador web. Más concretamente, el SBPV permite al usuario moverse a través del grafo, ampliar o reducir el zoom del gráfico o buscar un determinado estado. Además, el SBPV también permite al usuario modificar el diseño predeterminado del grafo en la pantalla al cambiar la posición de los estados con el ratón. Como parte de este trabajo fin de grado, se han corregido errores existentes en la versión anterior y se han introducido una serie de mejoras en el rendimiento y la usabilidad. En este sentido, se han implementado nuevas funcionalidades, tales como la visualización del modelo de comportamiento de cada estudiante individualmente o la posibilidad de elegir el método de clustering para crear el modelo predictivo del estudiante; así como ha sido necesario rediseñar la interfaz de usuario cambiando el tipo de estructuras gráficas con que se muestran los elementos del modelo y mejorando la visualización del grafo al interaccionar el usuario con él. Todas estas mejoras se explican detenidamente en el presente documento.---ABSTRACT---This document presents the improvements and extensions made to the visualization tool Student Behavior Predictor Viewer (SBPV), implemented in a previous job. The student behavior predictive model is part of an intelligent tutoring system, and is built from the records of students activity in a 3D virtual laboratory, like the “Virtual Laboratory of Agroforestry Biotechnology” implemented in a previous work, and whose records of students activity have been used to validate this final degree work. The SBPV is a tool for visualizing a 2D graphical representation of the extended graph associated with any of the clusters of the student predictive model. Apart from visualizing the extended graph, the SBPV supports the navigation across the graph by means of desktop devices. More precisely, the SBPV allows user to move through the graph, to zoom in/out the graphic or to locate a given state. In addition, the SBPV also allows user to modify the default layout of the graph on the screen by changing the position of the states by means of the mouse. As part of this work, some bugs of the previous version have been fixed and some enhancements have been implemented to improve the performance and the usability. In this sense, we have implemented new features, such as the display of the model behavior of only one student or the possibility of selecting the clustering method to create the student predictive model; as well as it was necessary to redesign the user interface changing the type of graphic structures that show model elements and improving the rendering of the graph when the user interacts with it. All these improvements are explained in detail in the next sections.

Modelo de predicción electoral: el caso de la elección municipal 2015 de León de los Aldama, Guanajuato

El artículo analiza los cambios político electorales en León, Guanajuato, a partir de cómo se fue configurando el desplazamiento del Partido Revolucionario Institucional (PRI) por el Partido Acción Nacional (PAN) en este ayuntamiento en el año 1988, hasta el cambio de correlación de fuerzas en el año 2012. Ello da pauta para analizar los escenarios que podrían caracterizar las próximas elecciones de este año. Con este objetivo se propone un modelo estadístico para dicho estudio: el modelo de regresión Dirichlet, el cual permite considerar la naturaleza de los datos electorales.
The article analyzes the electoral changes in León, Guanajuato, based on how it was setting the displacement of the Institutional Revolutionary Party (PRI) by the National Action Party (PAN) in this council in 1988, until the change of correlation forces in 2012, which gives guidelines to analyze the scenarios that could characterize the upcoming elections this year. With this aim the authors proposed a statistical model for the study: the Dirichlet regression model, which allows to consider the nature of electoral data.

Un modelo de predicción de tráfico en la ciudad de Ambato

Este artículo contiene el estudio inicial de un modelo de predicción de tráfico, que intenta mostrar cómo puede complementarse la toma de decisiones que afecten a la ciudad a través de una buena planificación vial. Esto permitirá dar alternativas posibles de solución mediante la predicción de flujos de tráfico y determinando las intersecciones de mayor influencia dentro de la red vial, lo que por consecuencia reduciría costes en tiempo, combustible, contaminación, etc., obteniendo así una herramienta de ayuda en la toma de decisiones respecto del tráfico. Específicamente, se utiliza modelos dinámicos lineales para predecir el tráfico en distintos puntos de una ciudad y, en consecuencia, pronosticar su eventual saturación. Se puede así predecir puntos de la ciudad en la que es necesario actuar para aliviar los problemas de tráfico antes de que éstos lleguen a manifestarse.

Desarrollo e implementación de modelo de predicción en procesos de temple por inducción para un acero AISI-SAE 1043

La fabricación de los componentes automotrices engloba una gran cantidad de procesos de manufactura los cuales van desde el proceso de fundición del acero, forjados, mecanizados y tratamientos térmicos, entre otros. Estos procesos se llevan a cabo con el objetivo de lograr que el componente a fabricar cumpla con lo especificado y tenga un buen desempeño en su funcionalidad. La gran mayoría de los componentes son fabricados a partir de aceros aleados, aceros al carbono de baja y media aleación los cuales son posteriormente tratados térmicamente para mejorar sus propiedades mecánicas. Uno de los tratamientos térmicos más utilizados es el temple superficial, el cual tiene como objetivo principal endurecer la superficie del componente para mejorar su resistencia a la flexión, resistencia al desgaste, resistencia al impacto, entre otras propiedades mecánicas. La inducción electromagnética, o simplemente "inducción", es un método de calentamiento de materiales eléctricamente conductores tales como metales. Como su nombre implica, el calentamiento por inducción se basa en las corrientes eléctricas que son inducidas internamente en el material a calentar, es decir, la pieza de trabajo. La experimentación realizada durante este trabajo de tesis fue dividida en 2 etapas: • Proceso de temple por inducción actual (Técnica de escaneo). • Proceso de temple por inducción propuesto (Técnica calentamiento estático). Durante la etapa de experimentación del proceso de temple por inducción actual se llevó a cabo la validación de los resultados de temperatura superficial mediante la toma de video de una cámara termografía realizando un comparativo con los resultados de la simulación de calentamiento. Posteriormente se realizó la simulación del proceso de temple y transformación de fase martensita con su respectiva validación mediante corte y evaluación metalúrgica de muestra, además de la comparación de resultados de durezas obtenidos durante el proceso de temple y los resultados obtenidos en la simulación. La segunda etapa del proceso de temple por inducción fue llevada a cabo con la colaboración del personal del laboratorio de aplicaciones de GH Induction. Durante esta etapa se realizaron 2 propuestas de diseño de bobinas y se realizaron las pruebas de simulación así como las validaciones físicas y metalúrgicas. Previo a las pruebas se realizaron cálculos teóricos para establecer los parámetros iniciales del proceso mediante las gráficas de Lozinski. Los resultados obtenidos durante las etapas de este proyecto fueron satisfactorios. En la primer etapa se logró simular en 2D el proceso actual de temple por inducción obteniendo una aproximación cercana al 90% en los resultados de temperaturas, transformación de fase y dureza. Este modelo y los resultados obtenidos fueron utilizados como parámetros de entrada para la segunda etapa. Durante la segunda etapa los resultados obtenidos durante las simulaciones mostraron que el diseño de bobinas 1 no sería efectivo al momento de calentar la zona del diámetro interno, por lo cual se descartó la fabricación de estas bobinas. La propuesta número 2, incluyó el uso de concentradores de flujo magnético, los cuales colaboran a dirigir el campo magnético en zonas específicas. Los resultados obtenidos durante la simulación 3D de la propuesta 2 fueron satisfactorios por lo cual se decidió fabricar las bobinas y llevar a cabo las pruebas físicas. Los resultados finales obtenidos de transformación de fase comparados con las pruebas físicas tiene una aproximación de 90%. En conclusión, fue posible el desarrollo de un modelo para la simulación del proceso de calentamiento por inducción para componentes automotrices con geometría compleja. Como contribución principal esta modelación validó el diseño de bobinas con las cuales se logró obtener una disminución en el tiempo ciclo del proceso del husillo de 36.4% y un ahorro en la energía consumida de 22.3% medida en la unidad de kWsegundo.

Una comparación de la selección de los ratios contables en los modelos contable-financieros de predicción de la insolvencia empresarial : la literatura previa frente al analisis factorial

En los últimos 30 años la proliferación de modelos cuantitativos de predicción de la insolvencia empresarial en la literatura contable y financiera ha despertado un gran interés entre los especialistas e investigadores de lamateria. Lo que en un principio fueron unos modelos elaborados con un único objetivo, han derivado en una fuente de investigación constante.En este documento se formula un modelo de predicción de la insolvencia a través de la combinación de diferentes variables cuantitativas extraídas de los estados contables de una muestra de empresas para los años 1994-1997. A través de un procedimiento por etapas se selecciona e interpreta cuáles son las más relevantes en cuanto a aportación de información.Una vez formulado este primer tipo de modelos se busca una alternativa a las variables anteriores a través de la técnica factorial del análisis de componentes principales. Con ella se hace una selección de variables y se aplica, junto conlos ratios anteriores, el análisis univariante. Por último, se comparan los modelos obtenidos y se concluye que aunque la literatura previa ofrece mejores porcentajes de clasificación, los modelos obtenidos a través del análisis decomponentes principales no deben ser rechazados por la claridad en la explicación de las causas que conducen a una empresa a la insolvencia.

Una comparación de la selección de los ratios contables en los modelos contable-financieros de predicción de la insolvencia empresarial : la literatura previa frente al analisis factorial

En los últimos 30 años la proliferación de modelos cuantitativos de predicción de la insolvencia empresarial en la literatura contable y financiera ha despertado un gran interés entre los especialistas e investigadores de lamateria. Lo que en un principio fueron unos modelos elaborados con un único objetivo, han derivado en una fuente de investigación constante.En este documento se formula un modelo de predicción de la insolvencia a través de la combinación de diferentes variables cuantitativas extraídas de los estados contables de una muestra de empresas para los años 1994-1997. A través de un procedimiento por etapas se selecciona e interpreta cuáles son las más relevantes en cuanto a aportación de información.Una vez formulado este primer tipo de modelos se busca una alternativa a las variables anteriores a través de la técnica factorial del análisis de componentes principales. Con ella se hace una selección de variables y se aplica, junto conlos ratios anteriores, el análisis univariante. Por último, se comparan los modelos obtenidos y se concluye que aunque la literatura previa ofrece mejores porcentajes de clasificación, los modelos obtenidos a través del análisis decomponentes principales no deben ser rechazados por la claridad en la explicación de las causas que conducen a una empresa a la insolvencia.

Aplicación de técnicas de inteligencia artificial a la predicción de contaminantes atmosféricos

Abstract Air pollution is a big threat and a phenomenon that has a specific impact on human health, in addition, changes that occur in the chemical composition of the atmosphere can change the weather and cause acid rain or ozone destruction. Those are phenomena of global importance. The World Health Organization (WHO) considerates air pollution as one of the most important global priorities. Salamanca, Gto., Mexico has been ranked as one of the most polluted cities in this country. The industry of the area led to a major economic development and rapid population growth in the second half of the twentieth century. The impact in the air quality is important and significant efforts have been made to measure the concentrations of pollutants. The main pollution sources are locally based plants in the chemical and power generation sectors. The registered concerning pollutants are Sulphur Dioxide (SO2) and particles on the order of ∼10 micrometers or less (PM10). The prediction in the concentration of those pollutants can be a powerful tool in order to take preventive measures such as the reduction of emissions and alerting the affected population. In this PhD thesis we propose a model to predict concentrations of pollutants SO2 and PM10 for each monitoring booth in the Atmospheric Monitoring Network Salamanca (REDMAS - for its spanish acronym). The proposed models consider the use of meteorological variables as factors influencing the concentration of pollutants. The information used along this work is the current real data from REDMAS. In the proposed model, Artificial Neural Networks (ANN) combined with clustering algorithms are used. The type of ANN used is the Multilayer Perceptron with a hidden layer, using separate structures for the prediction of each pollutant. The meteorological variables used for prediction were: Wind Direction (WD), wind speed (WS), Temperature (T) and relative humidity (RH). Clustering algorithms, K-means and Fuzzy C-means, are used to find relationships between air pollutants and weather variables under consideration, which are added as input of the RNA. Those relationships provide information to the ANN in order to obtain the prediction of the pollutants. The results of the model proposed in this work are compared with the results of a multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The evaluation of the prediction is calculated with the mean absolute error, the root mean square error, the correlation coefficient and the index of agreement. The results show the importance of meteorological variables in the prediction of the concentration of the pollutants SO2 and PM10 in the city of Salamanca, Gto., Mexico. The results show that the proposed model perform better than multivariate linear regression and multilayer perceptron neural network. The models implemented for each monitoring booth have the ability to make predictions of air quality that can be used in a system of real-time forecasting and human health impact analysis. Among the main results of the development of this thesis we can cite: A model based on artificial neural network combined with clustering algorithms for prediction with a hour ahead of the concentration of each pollutant (SO2 and PM10) is proposed. A different model was designed for each pollutant and for each of the three monitoring booths of the REDMAS. A model to predict the average of pollutant concentration in the next 24 hours of pollutants SO2 and PM10 is proposed, based on artificial neural network combined with clustering algorithms. Model was designed for each booth of the REDMAS and each pollutant separately. Resumen La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmósfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Salamanca, Gto., México; ha sido catalogada como una de las ciudades más contaminadas en este país. La industria de la zona propició un importante desarrollo económico y un crecimiento acelerado de la población en la segunda mitad del siglo XX. Las afectaciones en el aire son graves y se han hecho importantes esfuerzos por medir las concentraciones de los contaminantes. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como industrias químicas y de generación eléctrica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el Bióxido de Azufre (SO2) y las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). La predicción de las concentraciones de estos contaminantes puede ser una potente herramienta que permita tomar medidas preventivas como reducción de emisiones a la atmósfera y alertar a la población afectada. En la presente tesis doctoral se propone un modelo de predicción de concentraci ón de los contaminantes más críticos SO2 y PM10 para cada caseta de monitorización de la Red de Monitorización Atmosférica de Salamanca (REDMAS). Los modelos propuestos plantean el uso de las variables meteorol ógicas como factores que influyen en la concentración de los contaminantes. La información utilizada durante el desarrollo de este trabajo corresponde a datos reales obtenidos de la REDMAS. En el Modelo Propuesto (MP) se aplican Redes Neuronales Artificiales (RNA) combinadas con algoritmos de agrupamiento. La RNA utilizada es el Perceptrón Multicapa con una capa oculta, utilizando estructuras independientes para la predicción de cada contaminante. Las variables meteorológicas disponibles para realizar la predicción fueron: Dirección de Viento (DV), Velocidad de Viento (VV), Temperatura (T) y Humedad Relativa (HR). Los algoritmos de agrupamiento K-means y Fuzzy C-means son utilizados para encontrar relaciones existentes entre los contaminantes atmosféricos en estudio y las variables meteorológicas. Dichas relaciones aportan información a las RNA para obtener la predicción de los contaminantes, la cual es agregada como entrada de las RNA. Los resultados del modelo propuesto en este trabajo son comparados con los resultados de una Regresión Lineal Multivariable (RLM) y un Perceptrón Multicapa (MLP). La evaluación de la predicción se realiza con el Error Medio Absoluto, la Raíz del Error Cuadrático Medio, el coeficiente de correlación y el índice de acuerdo. Los resultados obtenidos muestran la importancia de las variables meteorológicas en la predicción de la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 en la ciudad de Salamanca, Gto., México. Los resultados muestran que el MP predice mejor la concentración de los contaminantes SO2 y PM10 que los modelos RLM y MLP. Los modelos implementados para cada caseta de monitorizaci ón tienen la capacidad para realizar predicciones de calidad del aire, estos modelos pueden ser implementados en un sistema que permita realizar la predicción en tiempo real y analizar el impacto en la salud de la población. Entre los principales resultados obtenidos del desarrollo de esta tesis podemos citar: Se propone un modelo basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento para la predicción con una hora de anticipaci ón de la concentración de cada contaminante (SO2 y PM10). Se diseñó un modelo diferente para cada contaminante y para cada una de las tres casetas de monitorización de la REDMAS. Se propone un modelo de predicción del promedio de la concentración de las próximas 24 horas de los contaminantes SO2 y PM10, basado en una red neuronal artificial combinado con algoritmos de agrupamiento. Se diseñó un modelo para cada caseta de monitorización de la REDMAS y para cada contaminante por separado.

Caracterización experimental y modelo predictivo del comportamiento térmico de una fachada vegetal

La aplicación de las estrategias que promuevan la eficiencia energética y la sostenibilidad en el sector de la construcción es una tarea de fundamental importancia que estamos llamados a llevar a cabo como ciudadanos, profesionales e investigadores. Esta tesis doctoral se enmarca dentro de los trabajos de investigación llevados a cabo en los últimos años que, en la línea más general de analizar sistemas a la vez energéticamente eficientes y beneficiosos para la mejora del confort de los usuarios, se han centrado en la caracterización de los efectos sobre edificios y medioambiente derivados de la aplicación de fachadas vegetales en el ámbito arquitectónico. La investigación parte del análisis del papel que las envolventes vegetales han tenido en relación a la arquitectura a lo largo de la Historia, para luego examinar su papel actual que, más allá de su reconocido valor estético, cada vez más cobra una función arquitectónica propia. Prueba de ello es la creciente integración de las superficies vegetales experimentada en los últimos años tanto en entornos arquitectónicos como urbanos; reflejo, a su vez, del desarrollo gradual de nuevas investigaciones sobre fachadas vegetales y de la difusión de diferentes sistemas en el mercado. Tras realizar un análisis detallado de los resultados obtenidos hasta el momento en el campo de la investigación y una vez detectadas sus carencias, se procede a plantear el objetivo general de esta tesis: analizar el comportamiento térmico de una solución constructiva que incorpore un elemento vegetal, a través de la monitorización de un prototipo experimental a escala real, así como, generar una herramienta flexible que permita predecir el comportamiento térmico de determinados tipos de fachadas vegetales, posibilitando su utilización en contextos diferentes al de estudio. Con el fin de elegir el sistema de fachada vegetal más adecuado para el estudio experimental, se realizan un análisis y una catalogación de los sistemas de fachadas vegetales existentes en el mercado. Para cada sistema, se destacan las principales características, las ventajas y los inconvenientes. Para evaluar la aplicabilidad del sistema a gran escala, se fijan unos criterios de selección basados en el grado de industrialización, la eficiencia energética y la sostenibilidad. Finalmente, se elige el sistema más adecuado para el estudio experimental: sistema con elementos modulares industrializados prevegetados compuestos por cajas contenedoras de sustrato y vegetación perenne. Como siguiente paso, se procede al diseño del experimento y se da comienzo a la fase experimental que comprende más de tres años, distinguiéndose dos etapas. En ambas, la experimentación se basa en la comparación de dos cerramientos idénticos cuya única diferencia está constituida por una capa de vegetación existente en uno de ellos. En una primera etapa, a través de un tratamiento estadístico de los datos, se analiza el comportamiento energético de un cerramiento sin aislante con el objetivo de caracterizar térmicamente el elemento vegetal (sustrato más vegetación), eliminado las variables relativas a la composición del cerramiento. En una segunda etapa, se monitoriza un cerramiento con aislante con el fin de verificar la efectividad energética del sistema vegetal en cerramientos aislados. Tras corroborar la eficacia energética de dicho sistema, incluso en cerramientos aislados, se concluye el trabajo con el desarrollo de un modelo de predicción del comportamiento térmico de determinados tipos de fachadas vegetales. El modelo, de rápida y sencilla utilización, permite estimar el comportamiento térmico de una fachada vegetal en función de la temperatura exterior, la humedad relativa del aire en el exterior y la irradiancia global. Dicho modelo, desarrollado a partir de los datos tomados durante la monitorización, ha sido validado experimentalmente mostrando un elevado grado de fiabilidad. ABSTRACT Mettere in atto strategie di promozione dell'e_cienza energetica e della sostenibilità nel settore delle costruzioni è un compito di fondamentale importanza che siamo chiamati a svolgere, come cittadini, professionisti e ricercatori. Questa tesi si colloca all'interno delle ricerche che, nella linea generale di sviluppo di sistemi che siano sia effcienti dal punto di vista energetico sia vantaggiosi dal punto di vista del miglioramento del comfort degli utenti, negli ultimi anni si sono occupate di indagare gli effetti sulle costruzioni e sull'ambiente derivati dall'applicazione di facciate verdi negli edifici. La ricerca si sviluppa partendo dall'analisi del ruolo che coperture e facciate verdi hanno avuto nel corso della storia dell'Architettura per poi giungere ad esaminare il loro ruolo nell'attualit_a: oltre a un roconosciuto valore estetico in maniera crescente queste tecnologie sono chiamate a svolgere una funzione architettonica propria. Ciò è dimostrato dalla crescente integrazione di superfici verdi sia a livello architettonico sia a livello urbano registrata negli ultimi anni, che è a sua volta conseguenza del graduale sviluppo di nuove ricerche sulle facciate verdi e della diffusione nel mercato di differenti sistemi. Dopo aver realizzato un'analisi dettagliata dei risultati ottenuti finora nel campo della ricerca e una volta individuate le loro carenze, si procede a fissare l'obiettivo generale di questa tesi: analizzare il comportamento termico di una soluzione costruttiva che incorpora un elemento di vegetale attraverso il monitoraggio di un prototipo sperimentale in scala reale, così come generare uno strumento essibile che consenta di prevedere il comportamento termico di alcuni tipi di facciate verdi, possibilitando il suo uso in contesti diversi da quello studiato. Al fine di scegliere il sistema di facciata verde pi_u adatto allo studio sperimentale, si effettua un'analisi e una catalogazione dei sistemi attualmente esistenti nel mercato. Per ogni sistema si mettono in evidenza le sue principali caratteristiche, i vantaggi e gli svantaggi, e si fissano criteri di selezione basati sul livello di industrializzazione del sistema, sulla sua efficienza energetica e sulla sostenibilità, con il fine ultimo di promuovere l'applicabilità del sistema a larga scala. Infine, si sceglie il sistema più adeguato per lo studio sperimentale: il sistema industrializzato modulare composto da pannelli prevegetati con substrato e vegetazione perenne. Come passo successivo, si procede allo sviluppo dell'esperimento e si dà inizio alla sperimentazione, composta da due fasi, che si sviluppa durante più di tre anni. In entrambe le fasi, la sperimentazione si basa sul confronto di due serramenti identici la cui unica differenza è costituita dallo strato di vegetazione presente in uno di essi. Nella prima fase, attraverso un trattamento statistico dei dati, si analizza il comportamento energetico di un involucro non isolato per caratterizzare termicamente l'elemento vegetale (vegetazione più substrato), eliminando le variabili relative alla composizione del serramento. Nella seconda fase, si studia un involucro isolato con il fine di verificare l'efficacia energetica del sistema verde in serramenti isolati. Dopo aver dimostrato che il sistema è effciente anche quando applicato in involucri isolati, il lavoro si conclude con lo sviluppo di un modello predittivo del comportamento termico di alcuni tipi di facciate verdi. Il modello, veloce e di semplice utilizzo, permette la stima del comportamento termico di una facciata verde conoscendo la temperatura esterna, l'umidità relativa esterna e l'irradianza globale. Questo modello, sviluppato a partire da dati di monitoraggio, è stato validato sperimentalmente mostrando un elevato grado di precisione.