Experiencia:
Investigador en Formación, Instituto de Investigación Tecnológica (2016-Actualidad).
Habilidades:
Análisis de datos y diseño de modelos de predicción con R y Matlab. Desarrollo de aplicaciones web usando Shiny. Escritura de textos científicos con LaTeX.
Intereses de investigación actuales:
Modelos de predicción para datos funcionales. Técnicas de identificación y diagnosis para modelos de series temporales funcionales. Modelos probabilistas para datos funcionales.
G. Mestre, E.F. Sánchez-Úbeda, A. Muñoz, E. Alonso, "The arithmetic of stepwise offer curves", Energy, Vol. 239, nº. Part E, pp. 122444, Enero 2022. [Online: Octubre 2021] doi: 10.1016/j.energy.2021.122444
JCR-JIF: 9,000 Q1 (2022); 10,100 Q1 (2025) - SJR: 1,989 Q1 (2022); 2,060 Q1 (2025)
JCR-JIF: 2,035 Q2 (2021); 1,700 Q2 (2025) - SJR: 1,016 Q1 (2021); 0,926 Q1 (2025) 
R. Espejo, G. Mestre, F. Postigo Marcos, S. Lumbreras, A. Ramos, T. Huang, E. Bompard, "Exploiting graphlet decomposition to explain the structure of complex networks: the GHuST framework", Scientific Reports, Vol. 10, pp. 12884, Diciembre 2020. [Online: Julio 2020] doi: 10.1038/s41598-020-69795-1
JCR-JIF: 4,379 Q1 (2020); 4,900 Q1 (2025) - SJR: 1,240 Q1 (2020); 0,893 Q1 (2025) G. Mestre, J. Portela, A. Muñoz, E. Alonso, "Forecasting hourly supply curves in the Italian day-ahead electricity market with a double-seasonal SARMAHX model", International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 121, pp. 106083, Octubre 2020. [Online: Abril 2020] doi: 10.1016/j.ijepes.2020.106083
JCR-JIF: 4,630 Q1 (2020); 5,300 Q1 (2025) - SJR: 1,050 Q1 (2020); 1,482 Q1 (2025) 
