Desarrollo y despliegue de un servicio de predicciones de flujo solar

Antón Martín, Miguel (2021). Desarrollo y despliegue de un servicio de predicciones de flujo solar. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Description

Title: Desarrollo y despliegue de un servicio de predicciones de flujo solar
Author/s:
  • Antón Martín, Miguel
Contributor/s:
  • Rodríguez Fernández, Víctor
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería del Software
Date: July 2021
Subjects:
Freetext Keywords: Aplicación web; Ingeniería aeroespacial; Predicción de series temporales
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En este proyecto de fin de grado se ha desarrollado un servicio y aplicación web que permite mostrar predicciones del flujo solar de forma visual, para que los expertos en el dominio puedan obtener soporte a la toma de decisiones en tareas en las que esta señal está relacionada, tales como la determinación de órbitas, el análisis de colisiones, o de manera más general, la gestión del tráfico espacial. La aplicación web desplegada permitirá obtener diferentes vistas de las predicciones de los días deseados, así como la descarga de los datos utilizados. Se utilizará un modelo modelo de predicción basado en aprendizaje profundo, con la arquitectura N-BEATS, creado y entrenado en trabajos previos de la literatura de este tópico. Para esta tarea se han utilizado diferentes librerías y herramientas, destacando Wand&Biases y Pytorch para la carga y uso del modelo, y Streamlit para la parte gráfica de la aplicación. Todo el código desarrollado de este proyecto se encuentra en el repositorio de github. Abstract: In this Final Degree Project, a service and web application has been developed to display solar flux predictions in a visual form, so that experts can obtain decision support in tasks where this signal is related, such as orbit determination, collision analysis, space traffic management. The deployed web application will allow different views of the predictions for the desired days, as well as the download of the data used.A prediction model based on deep learning, with the N-BEATS architecture, will be used, created and trained in previous works. For this task, different libraries and tools have been used, highlighting WandBiases and Pytorch for the loading and use of the model, and Streamlit for the graphical part of the application. All the code developed can be found in the github.

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Item ID: 68255
DC Identifier: https://oa.upm.es/68255/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:68255
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 23 Aug 2021 17:32
Last Modified: 23 Aug 2021 17:32
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