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Letras Universidad de Sevilla

Ficha personal - Manuel Carranza García


Manuel Carranza García
Telefono: F1.82
Email: Solicitar correo
Perfil en ORCID: 0000-0002-4729-8604
Perfil en Scopus: 57205743857

Grupo de Investigación: Sistemas Informaticos
Departamento/Unidad: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Situación profesional: Personal Investigador en Formación (MEC)

Participa en los siguientes proyectos/ayudas en la US:

  • Proyecto de investigación:
    • Aprendizaje profundo y transferencia de aprendizaje eficientes para salud y movilidad conectada (PID2020-117954RB-C22 - Equipo Trabajo (Solicitud))
    • Modelos híbridos adaptativos para predecir la producción de energías renovables solar y eólica (P18-RT-2778 - Equipo Trabajo (Solicitud))
    • Big Data Streaming: Análisis de Datos Masivos Continuos. Modelos Descriptivos (TIN2017-88209-C2-2-R - Contratado)
    • Big Time-Aware Data: Análisis de Datos Masivos Indexados en el Tiempo. Reglas y Clustering (TIN2014-55894-C2-1-R - Contratado)

  • Contrato con empresas (Arts. 68/83 LOU):
    • IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente II (P011-21/E22 - Investigador)
    • IA + IoT para la construcción de Servicios de Hogar Inteligente I (P008-20/E22 - Investigador)
    • RAYUELA II Desarrollo de Estudios y Análisis en RAYUELA Inteligente (P011-20/E22 - Investigador)

Cobertura de la base de datos de proyectos, véase aqui


Publicaciones:

Publicaciones en Revistas
Lara, Pedro, Manuel Carranza García, Luna, José María, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Temporal Convolutional Networks Applied to Energy-related Time Series Forecasting. En: Applied Sciences. 2020. Vol. 10. Núm. 7. 10.3390/app10072322

Lara, Pedro, Manuel Carranza García, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
Asynchronous dual-pipeline deep learning framework for online data stream classification. En: Integrated Computer-Aided Engineering. 2020. Vol. 27. Núm. 2. Pag. 101-119. 10.3233/ICA-200617

Manuel Carranza García, García Gutiérrez, Jorge, Riquelme Santos, José Cristóbal:
A Framework for Evaluating Land Use and Land Cover Classification Using Convolutional Neural Networks. En: Remote Sensing. 2019. Vol. 11. Núm. 3. 10.3390/rs11030274

Vicerrectorado de Investigación. Universidad de Sevilla. Pabellón de Brasil. Paseo de las Delicias s/n. Sevilla