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Ver Investigador - - Prisma - Unidad de Bibliometría

Belen Vega Marquez

Profesora Ayudante Doctora
bvega@us.es
Área de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Departamento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Grupo: SISTEMAS INFORMATICOS - TIC-134 (Universidad de Sevilla)
Instituto de Inv.: I3US

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Líneas de investigación
Resumen
Tipo Año Título Fuente
Artículo2024 A comparison of time series lags and non-lags in Spanish electricity price forecasting using data science models Logic Journal of the IGPL
Artículo2024 Addressing energy challenges in Iraq: Forecasting power supply and demand using artificial intelligence models HELIYON
Ponencia2024 Desarrollo de habilidades en programación a través de proyectos individuales: potenciando la autonomía y la creatividad del estudiante Congreso de innovación Educativa. INNOVARUS (2024), pp. 1989-1998.
Ponencia2024 Time Series Analysis of Iraq’s Energy Sector: Production, Consumption, and Trends Lecture Notes in Networks and Systems
Ponencia2023 Association Rule Analysis of Student Satisfaction Surveys for Teaching Quality Evaluation Lecture Notes in Networks and Systems
Artículo2023 Comparing artificial intelligence strategies for early sepsis detection in the ICU: an experimental study Applied Intelligence
Ponencia2023 Forecasting Greenhouse Temperature Using Machine Learning Models: Optimizing Crop Production in Andalucia Lecture Notes in Networks and Systems
Ponencia2023 Generating Synthetic Fetal Cardiotocography Data with Conditional Generative Adversarial Networks Lecture Notes in Networks and Systems
Artículo2023 Guidelines to build PLS-DA chemometric classification models using a GC-IMS method: dry-cured ham as a case of study Talanta Open
Ponencia2022 An Extensive Comparative Between Univariate and Multivariate Deep Learning Models in Day-Ahead Electricity Price Forecasting 16th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications (SOCO 2021)
Artículo2022 Generation of synthetic data with conditional generative adversarial networks Logic Journal of the IGPL
Artículo2021 OCEAn: ordinal classification with an ensemble approach INFORMATION SCIENCES
Artículo2021 Use of deep learning architectures for day-ahead electricity price forecasting over different time periods in the Spanish electricity market APPLIED SCIENCES-BASEL
Ponencia2020 Creation of synthetic data with conditional generative adversarial networks 14TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SOFT COMPUTING MODELS IN INDUSTRIAL AND ENVIRONMENTAL APPLICATIONS (SOCO 2019)
Artículo2020 Deep learning techniques to improve the performance of olive oil classification FRONTIERS IN CHEMISTRY
Artículo2020 Using prior knowledge in the inference of gene association networks Applied Intelligence
Ponencia2019 Convolutional neural networks for olive oil classification FROM BIOINSPIRED SYSTEMS AND BIOMEDICAL APPLICATIONS TO MACHINE LEARNING, PT II
Metodología Ensemble para Clasificación Ordinal y Aplicación en el Control de Calidad del Aceite de Oliva (2022)
Dirigida por: Nepomuceno Chamorro, Isabel De Los Angeles, Rubio Escudero, Cristina
Tesis dirigidas/tutorizadas:1
Fecha lectura Título Rol
08/11/2024 Forecasting and Advanced Smart Grid Modeling to Enhance Electricity Infrastructure Resilience in Iraq Director/a

Proyectos de Investigación

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
01/09/2021 31/08/2025 Investigador/a Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22) Ministerio de Ciencia e Innovación (Nacional)
01/01/2020 31/12/2022 Investigador/a Modelos híbridos adaptativos para predecir la producción de energías renovables solar y eólica (P18-RT-2778) Junta de Andalucía (Consejería de Economía y Conocimiento) (Autonómico)
01/02/2020 30/04/2022 Contratado BIDASGRI: Tecnologías Big Data para Smart Grids (US-1263341) Junta de Andalucía (Consejería de Economía y Conocimiento) (Autonómico)
01/01/2015 30/06/2019 Contratado Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering (TIN2014-55894-C2-1-R) Ministerio de Economía y Competitividad (Nacional)
01/01/2018 31/12/2021 Contratado Big Data Streaming: Análisis de Datos Masivos Continuos. Modelos Descriptivos (TIN2017-88209-C2-2-R) Ministerio de Economía y Competitividad (Nacional)
01/09/2024 31/08/2027 Investigador/a Aprendizaje automático sostenible para energía y agricultura (PID2023-146037OB-C21) Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (Nacional)

Contratos

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
29/04/2021 01/04/2022 Investigador/a IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente II (P011-21/E22) Smart IoT Labs, S.L. (Desconocido)
21/04/2020 21/04/2021 Investigador/a IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente I (P008-20/E22) Smart IoT Labs, S.L. (Desconocido)
01/04/2021 31/07/2023 Investigador/a Plataforma wearable para el diagnóstico temprano de trastornos emocionales y agudizaciones en pacientes con enfermedades crónicas mediante el uso de Inteligencia Artificial (SENSING-AI ) (P001-21/E22) Salumedia Labs, S.L.U. (Desconocido)
01/06/2022 31/12/2022 Investigador/a Análisis de series temporales de demanda de consumidores domésticos (P019-22/E22) Asociación de Investigación y Cooperación Industrial de Andalucía (Desconocido)
01/08/2022 30/06/2023 Investigador/a Evaluación y Análisis Crítico de Datos Procedentes de Invernaderos en el Proyecto I-GROW. (P021-22/E22) Fundación para las Tecnologías Auxiliares de la Agricultura (Desconocido)
14/05/2024 13/05/2025 Investigador/a Automatización de Procesos Industriales Mediante Técnicas de Visión Artificial (P016-24/E22) Tornillería y Servicios, S.L.U. (Desconocido)

Transferencia de Conocimiento

Fecha de inicio Fecha de fin Rol Denominación Agencia financiadora
27/12/2021 30/04/2023 Investigador/a Modelos de Deep Learning para sistemas de energía renovable: predicción de generación y mantenimiento preventivo y predictivo (PYC20 RE 078 US) Junta de Andalucía (Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad) (Autonómico)
El investigador no tiene ningún resultado de investigación asociado