
Manuel Carranza García
PERFIL INVESTIGADOR · MINERVA
Manuel Carranza García
Manuel Carranza García forma parte del equipo de Minerva, grupo de investigación en inteligencia artificial y ciencia de datos de la Universidad de Sevilla.
Investigación
Su producción científica incluye trabajos sobre aprendizaje profundo, visión por computador, detección de anomalías y predicción de series temporales.
Perfil de Manuel Carranza García en PRISMA · Proyectos y contratos del grupo · Equipo de Minerva
Publicaciones de Manuel Carranza García
Artículos, contribuciones a congresos y otras publicaciones vinculadas a este perfil. Puedes consultar también el catálogo completo de publicaciones de Minerva.
2026
Interpretable Multilevel Analysis of Wind Turbine Operation Data via a Recursive Unsupervised and LLM-Assisted Framework Proceedings Article
En: Communications in Computer and Information Science, pp. 171–182, 2026.
LLM-Assisted Grading of Fundamental Python Programming Exercises via In-Context Learning Proceedings Article
En: Communications in Computer and Information Science, pp. 689–700, 2026.
MuDeNet: A multi-patch descriptor network for anomaly modeling Artículo de revista
En: INFORMATION FUSION, vol. 132, pp. 104214–104214, 2026.
Aplicación de un Ciclo de Mejora en el Aula (CIMA) en Ingeniería Informática: Intérpretes y Compiladores Book Section
En: Ciclos de mejora en el aula. Curso 2025-26, pp. 615–627, 2026.
NVS-HO: A Benchmark for Novel View Synthesis of Handheld Objects Proceedings Article
En: Lecture Notes in Computer Science, pp. 560–574, 2026.
2025
A real-time machine learning-based methodology for short-term frequency nadir prediction in low-inertia power systems Artículo de revista
En: NEUROCOMPUTING, vol. 626, 2025.
Road-traffic emissions of ultrafine particles and elemental black carbon in six Northern European cities Artículo de revista
En: Environmental Advances, vol. 21, 2025.
Urban Pollution Impact Assessment in Six Lithuanian Cities With a Focus on Road Traffic Emissions - Integrated Framework for Environmental Health Studies Artículo de revista
En: JOURNAL OF HAZARDOUS MATERIALS, vol. 497, pp. 139725 -, 2025.
Beam energy forecasting using machine learning at the clear accelerator Proceedings Article
En: IPAC'25 Proceedings of the 16th International Particle Accelerator Conference, pp. 2747 p.–2750 p., 2025.
2024
Advancing unsupervised anomaly detection with normalizing flow and multi-scale ensemble learning Artículo de revista
En: Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 137, pp. 109088, 2024.
A machine learning-based methodology for short-term kinetic energy forecasting with real-time application: Nordic Power System case Artículo de revista
En: International Journal of Electrical Power & Energy Systems, vol. 156, pp. 109730, 2024.
An empirical analysis of the relationship among price, demand and CO2 emissions in the Spanish electricity market Artículo de revista
En: Heliyon, vol. 10, pp. e25838, 2024.
Enhancing smart home appliance recognition with wavelet and scalogram analysis using data augmentation Artículo de revista
En: Integrated Computer-Aided Engineering, vol. 31, pp. 307-326, 2024.
Detección de objetos con enfoque semi-supervisado en vehículos autónomos Proceedings Article
En: XX Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial. CAEPIA 2024, pp. 549–554, 2024.
En: Enseñanza e innovación educativa en el ámbito universitario, pp. 1156–1167, 2024.
2023
Association Rule Analysis of Student Satisfaction Surveys for Teaching Quality Evaluation Artículo de revista
En: Lecture Notes in Networks and Systems, vol. N/A, pp. 319-328, 2023.
Forecasting solar energy production in Spain: A comparison of univariate and multivariate models at the national level Artículo de revista
En: Applied Energy, vol. 350, pp. 121645, 2023.
Short-term solar irradiance forecasting in streaming with deep learning Artículo de revista
En: Neurocomputing, vol. 546, pp. 126312, 2023.
An Approach to Enhance Time Series Forecasting by Fast Fourier Transform Artículo de revista
En: Lecture Notes in Networks and Systems, vol. N/A, pp. 259-268, 2023.
Efficient Short-Term Time Series Forecasting with Regression Trees Artículo de revista
En: Lecture Notes in Networks and Systems, vol. N/A, pp. 101-110, 2023.
- mcarranzag@us.es
- Universidad de Sevilla. ETSII. C2.46
