Author: José Cedeño

Distribución y abundancia de la rana de invernadero, Eleutherodactylus planirostris (Cope, 1862), en Playa del Carmen, Quintana Roo, México.

ANDRES ABEL GOMEZ SALAZAR JOSE ROGELIO CEDEÑO VAZQUEZ (2017)

Con base en registros auditivos, se presentan los resultados del primer estudio sobre distribución y abundancia de la rana de invernadero (Eleutherodactylus planirostris) en el Caribe mexicano. Su población se encuentra bien distribuida (69 % de los sitios muestreados) en la mancha urbana de Playa del Carmen y su abundancia (tasa de encuentro promedio = 20.3 ind./km) indica que está bien establecida. Se espera que con los resultados obtenidos se generen acciones para el control y manejo de esta especie invasora; no obstante, es necesario ampliar los muestreos hacia la periferia de la ciudad, en sitios con vegetación conservada, para descartar la posibilidad de que la distribución actual de la especie haya sobrepasado la mancha urbana.

Article

Caribe mexicano Abundancia Distribución Especie invasora Rana de invernadero BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA OTRAS ESPECIALIDADES DE LA BIOLOGÍA

Soft computing methods with phase space reconstruction for wind speed forecasting—A performance comparison

MARIO GRAFF GUERRERO Juan Flores José Cedeño HECTOR RODRIGUEZ RANGEL RODRIGO LOPEZ FARIAS Felix Calderon (2019)

This article presents a comparison of wind speed forecasting techniques, starting with the Auto-regressive Integrated Moving Average, followed by Artificial Intelligence-based techniques. The objective of this article is to compare these methods and provide readers with an idea of what method(s) to apply to solve their forecasting needs. The Artificial Intelligence-based techniques included in the comparison are Nearest Neighbors (the original method, and a version tuned by Differential Evolution), Fuzzy Forecasting, Artificial Neural Networks (designed and tuned by Genetic Algorithms), and Genetic Programming. These techniques were tested against twenty wind speed time series, obtained from Russian and Mexican weather stations, predicting the wind speed for 10 days, one day at a time. The results show that Nearest Neighbors using Differential Evolution outperforms the other methods. An idea this article delivers to the reader is: what part of the history of the time series to use as input to a forecaster? This question is answered by the reconstruction of phase space. Reconstruction methods approximate the phase space from the available data, yielding m (the system’s dimension) and τ (the sub-sampling constant), which can be used to determine the input for the different forecasting methods.

Article

Machine learning Time series forecasting Wind speed forecasting INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INFORMÁTICA INFORMÁTICA

Caracterización microestructural de un acero grado automotriz de medio Mn en estado de fundición y laminación

JOSE LUIS HERNANDEZ RIVERA JOSE DE JESUS CRUZ RIVERA EDGAR DAVID PALMA ELVIRA JOSE SERGIO PACHECO CEDEÑO JORGE GARCIA ROCHA (2018)

"Se fundió un acero de medio Mn con la siguiente composición química, 12.6% de Mn, 2% de Si, 0.5% de Al y 0.12% de C. A partir del lingote obtenido de colada del acero diseñado se prepararon metalográficamente secciones del centro y zonas cercanas a las paredes del lingote y posteriormente se seccionaron probetas con medidas de 10 cm de largo, 7.5 cm de ancho y 3 cm de espesor, las cuales se laminaron en caliente a 1100°C hasta obtener un espesor de 3 mm..."

Pre-print

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA Mantenimiento Industrial