Reducción de ancho de banda mediante predicción de series temporales

dc.contributor.advisorGómez Pérez, José Ignacio
dc.contributor.advisorTenllado Van Der Reijden, Christian Tomás
dc.contributor.authorSuárez Menéndez, Aitor
dc.date.accessioned2023-06-17T10:18:13Z
dc.date.available2023-06-17T10:18:13Z
dc.date.issued2021-06-25
dc.descriptionTrabajo de Fin de Máster en Internet de las Cosas, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2020/2021
dc.description.abstractEn este proyecto se ha realizado el diseño, la implementación y la simulación de una red de sensores de radiación solar con el fin de hacer un estudio en el cual el objetivo es reducir el consumo de energía y el ancho de banda (algo fundamental en el ámbito del internet de las cosas) reduciendo el número de envíos y utilizando un modelo sin comprometer en demasía el resultado final. Para la consecución de este objetivo se ha utilizado el sistema operativo Contiki junto la herramienta Cooja para simular la red de sensores y obtener datos relativos al consumo de energía. Para la implementación del modelo y la visualización de datos nos hemos ayudado de la plataforma Bosch IoT junto con código Python. Se han simulado diferentes escenarios con mediciones reales de Oahu, una isla de Hawái, de los cuales se han obtenido una serie de conclusiones que serán mencionadas en este trabajo de fin de máster.
dc.description.abstractIn this project, the design, implementation and simulation of a solar radiation sensor network has been carried out in order to carry out a study in which the objective is to reduce energy consumption and bandwidth (something fundamental in the field of the Internet of Things) by reducing the number of sends and using a model without compromising too much the final result. To achieve this goal, the Contiki operating system and the Cooja tool have been used to simulate the sensor network and obtain data related to energy consumption. For the implementation of the model and data visualization we have used the Bosch IoT platform together with Python code. Different scenarios have been simulated with real measurements of Oahu, an island in Hawaii, from which we have obtained a series of conclusions that will be mentioned in this master's project.
dc.description.departmentDepto. de Arquitectura de Computadores y Automática
dc.description.facultyFac. de Informática
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statusunpub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/67251
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/9216
dc.language.isospa
dc.master.titleMáster en Internet de las Cosas
dc.page.total89
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 España
dc.rights.accessRightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/
dc.subject.cdu004(043.3)
dc.subject.keywordIoT
dc.subject.keywordContiki
dc.subject.keywordCooja
dc.subject.keywordBosch IoT
dc.subject.keywordReducir consumo
dc.subject.keywordOptimización
dc.subject.keywordReduce consumption
dc.subject.keywordOptimization
dc.subject.ucmInformática (Informática)
dc.subject.unesco1203.17 Informática
dc.titleReducción de ancho de banda mediante predicción de series temporales
dc.title.alternativeBandwidth reduction through time series prediction
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
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AITOR SUÁREZ MENÉNDEZ 82471_AITOR_SUAREZ_MENENDEZ_REDUCCION_DE_ANCHO_DE_BANDA_MEDIANTE_PREDICCION_DE_SERIES_TEMPORALES_260386_724310597.pdf
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