Biografía:
Antonio Muñoz San Roque obtuvo el título de Ingeniero Industrial (ICAI) por la Universidad Pontificia Comillas en 1991 y el título de Doctor Ingeniero Industrial por la misma universidad en 1996. En 1992 se incorporó al Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) donde desarrolla su actividad investigadora en el área de Sistemas Inteligentes. Desde 1994 imparte clases en el Departamento de Electrónica, Automática y Comunicaciones de la E.T.S.de Ingeniería ICAI. Sus áreas de interés son la aplicación de técnicas de Intelidencia Artificial y Machine Learning a la monitorización y diagnóstico de procesos industriales, la predicción de series temporales y la aplicación de técnicas de análisis avanzado de datos y Machine Learning en mercados eléctricos. En el IIT fue nombrado Subdirector en el año 2002 y Director en el 2008. En 2010 fue nombrado Subdirector Académico de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería ICAI, de la que es Director desde 2018.
Áreas de interés:
Análisis y predicción de series temporales. Aprendizaje automático. Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial a la operación y mantenimiento de procesos industriales. Análisis y optimización de la operación de los mercados eléctricos en el corto plazo.
JCR: 6,400 Q1 (2022) - SJR: 1,559 Q1 (2022)
JCR: 5,400 Q1 (2022); - SJR: 1,225 Q1 (2022); 
Pizarroso, J., Portela, J., Muñoz, A., NeuralSens: sensitivity analysis of neural networks. Journal of Statistical Software. Vol. 102, nº. 7, pp. 1 - 36, Abril 2022.
JCR: 5,800 Q1 (2022); - SJR: 2,722 Q1 (2022);
JCR: 2,035 Q2 (2021); 1,800 Q2 (2022) - SJR: 1,016 Q1 (2021); 0,877 Q1 (2022)
JCR: 4,630 Q1 (2020); 5,200 Q1 (2022) - SJR: 1,050 Q1 (2020); 1,533 Q1 (2022)
JCR: 3,779 Q1 (2020); 7,900 Q1 (2022) - SJR: 1,268 Q1 (2020); 1,972 Q1 (2022) Moreno, S., Sánchez-Úbeda, E.F., Muñoz, A., Time series decomposition of the daily outdoor air temperature in Europe for long-term energy forecasting in the context of climate change. Energies. Vol. 13, nº. 7, pp. 1569-1 - 1569-28, Abril 2020. [Online: Marzo 2020]
JCR: 3,004 Q3 (2020); 3,200 Q3 (2022) - SJR: 0,598 Q2 (2020); 0,632 Q1 (2022)
JCR: 6,807 Q1 (2018); 6,600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2018); 3,726 Q1 (2022)
JCR: 5,255 Q1 (2017); 6,600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2017); 3,726 Q1 (2022)
JCR: 5,255 Q1 (2017); 6,600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2017); 3,726 Q1 (2022) Bello, A., Bunn, D.W., Reneses, J., Muñoz, A., Parametric density recalibration of a fundamental market model to forecast electricity prices. Energies. Vol. 9, nº. 11, pp. 959-1 - 959-15, Noviembre 2016. [Online: Noviembre 2016]
JCR: 2,262 Q3 (2016); 3,200 Q3 (2022) - SJR: Q1 (2016); 0,632 Q1 (2022)
JCR: Q1 (2016); 7,900 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2016); 1,972 Q1 (2022)
JCR: 5,680 Q1 (2016); 6,600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2016); 3,726 Q1 (2022) Bello, A., Reneses, J., Muñoz, A., Medium-term probabilistic forecasting of extremely low prices in electricity markets: application to the Spanish case. Energies. Vol. 9, nº. 3, pp. 193-1 - 193-27, Marzo 2016. [Online: Marzo 2016]
JCR: 2,262 Q3 (2016); 3,200 Q3 (2022) - SJR: Q1 (2016); 0,632 Q1 (2022)
JCR: 3,530 Q1 (2013); 6,600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2013); 3,726 Q1 (2022)
JCR: 0,788 Q3 (2013); 1,500 Q4 (2022) - SJR: Q1 (2013); 0,516 Q2 (2022)
JCR: 2,921 Q1 (2012); 6,600 Q1 (2022) - SJR: Q1 (2012); 3,726 Q1 (2022)
JCR: 1,478 Q2 (2011); 3,900 Q2 (2022) - SJR: Q1 (2011); 1,099 Q1 (2022)
JCR: 1,289 (2007); 6,600 Q1 (2022) - SJR: 3,726 Q1 (2022)
JCR: 1,654 (2007); 3,600 Q1 (2022) - SJR: 0,841 Q1 (2022)
JCR: 0,580 (2007); 3,100 Q3 (2022) - SJR: 0,615 Q2 (2022)
JCR: 0,951 (2005); 6,600 Q1 (2022) - SJR: 3,726 Q1 (2022)
JCR: 6,000 Q2 (2022) - SJR: 1,481 Q1 (2022) 
