
Manuel Jesús Jiménez Navarro
PERFIL INVESTIGADOR · MINERVA
Manuel Jesús Jiménez Navarro
Manuel Jesús Jiménez Navarro 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 inteligencia artificial explicable, aprendizaje profundo, predicción de series temporales y análisis de datos biomédicos.
Perfil de Manuel Jesús Jiménez Navarro en PRISMA · Proyectos y contratos del grupo · Equipo de Minerva
Publicaciones de Manuel Jesús Jiménez Navarro
Artículos, contribuciones a congresos y otras publicaciones vinculadas a este perfil. Puedes consultar también el catálogo completo de publicaciones de Minerva.
2026
En: Communications in Computer and Information Science, vol. 3046 CCIS, pp. 298–309, 2026.
Explainable Analysis of Fake Instagram Account Detection Using Graph and Behavioral Features Book Section
En: Communications in Computer and Information Science, vol. 3046 CCIS, pp. 323–334, 2026.
Optimizing power and performance in time series forecasting: A feature selection approach for green computing Artículo de revista
En: Sustainable Computing: Informatics and Systems, vol. 50, 2026.
Explainable Graph Neural Networks for Omics-Based Cancer Classification Book Section
En: Communications in Computer and Information Science, vol. 2806 CCIS, pp. 227–236, 2026.
An Explainable Framework for Football Match Outcome Analysis Using Event-Based Data Book Section
En: Communications in Computer and Information Science, vol. 3046 CCIS, pp. 183–195, 2026.
A novel interpretable ozone forecasting approach based on deep learning with masked residual connections Artículo de revista
En: ENVIRONMENTAL MODELLING & SOFTWARE, vol. 198, pp. 106878 -, 2026.
Exploring Zero-Shot Learning for Time Series Forecasting Using Large Language Models Book Section
En: Communications in Computer and Information Science, vol. 2806 CCIS, pp. 217–226, 2026.
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.
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.
MetaGen: A framework for metaheuristic development and hyperparameter optimization in machine and deep learning Artículo de revista
En: NEUROCOMPUTING, vol. 637, 2025.
Utilización de Socrative en el seguimiento y evaluación de clases de ingeniería informática Book Section
En: Acciones educativas innovadoras en el ámbito universitario, pp. 1097–1122, 2025.
2024
Explaining deep learning models for ozone pollution prediction via embedded feature selection Artículo de revista
En: Applied Soft Computing, vol. 157, pp. 111504, 2024.
Explainable Deep Learning with Embedded Feature Selection for Electricity Demand Forecasting Artículo de revista
En: 2024 International Conference on Smart Systems and Technologies (SST), vol. N/A, pp. 153-158, 2024.
Time Series Forecasting in Agriculture: Explainable Deep Learning with Lagged Feature Selection Book Section
En: Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 888 LNNS, pp. 139–149, 2024.
Explainable deep learning on multi-target time series forecasting: An air pollution use case Artículo de revista
En: Results in Engineering, vol. 24, pp. 103290, 2024.
Evolutionary Feature Selection for Time-Series Forecasting Artículo de revista
En: Proceedings of the 39th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, vol. N/A, pp. 395-399, 2024.
Ground-Level Ozone Forecasting Using Explainable Machine Learning Artículo de revista
En: Lecture Notes in Computer Science, vol. N/A, pp. 71-80, 2024.
Toward Explaining Competitive Success in League of Legends: A Machine Learning Analysis Artículo de revista
En: Lecture Notes in Computer Science, vol. N/A, pp. 184-193, 2024.
Multi-Objective Lagged Feature Selection Based on Dependence Coefficient for Time-Series Forecasting Artículo de revista
En: Lecture Notes in Computer Science, vol. N/A, pp. 81-90, 2024.
- mjimenez3@us.es
- Universidad de Sevilla. ETSII. E0.41
