| dc.contributor.advisor | Urda Muñoz, Daniel | |
| dc.contributor.advisor | Alonso de Armiño Pérez, Carlos | |
| dc.contributor.author | García Pineda, Luis Santiago | |
| dc.contributor.other | Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-29T10:18:36Z | |
| dc.date.available | 2025-08-29T10:18:36Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.date.submitted | 2023-12-20 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10259/10826 | |
| dc.description.abstract | En la tesis se aportan 3 publicaciones elaboradas por el grupo de investigación al que pertenece
el autor de la tesis (D. Luis Santiago García Pineda)
En el primer trabajo se analiza la sostenibilidad de la actividad del transporte por carretera en
España a través del uso de Parcelas Exploratorias Híbridas No Supervisadas (HUEP,s) utilizando
una metodología novedosa que combina EPP (Persecución de Proyecciones Exploratorias) con
métodos de clusterización o agrupamiento de datos (K-means y Aglomerativo).
En el segundo se analiza la sostenibilidad económica de las cadenas de suministro de distintos
sectores mediante la aplicación del predictor Altman Z-Score. Se obtiene un ranking de
probabilidad de quiebra de las cadenas de suministro de las empresas, según el sector al que
pertenecen.
Y en el tercero se lleva a cabo un análisis de series temporales mediante redes neuronales para
predecir el precio del acero laminado en caliente (HRC) en España. | es |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | spa | es |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Inteligencia artificial; | es |
| dc.subject | Sostenibilidad en el transporte | es |
| dc.subject | Redes neuronales | es |
| dc.subject | Predicción de riesgo | es |
| dc.subject | Predictor Altman Z | es |
| dc.subject | Artificial intelligence | en |
| dc.subject | Transport sustainability | en |
| dc.subject | Artificial Neural Networks | en |
| dc.subject | Risk prediction | en |
| dc.subject | Altman´s Z-score | en |
| dc.subject.other | Producción eficiente | es |
| dc.subject.other | Lean manufacturing | en |
| dc.title | Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina (machine learning) | es |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es |
| dc.rights.holder | Este documento está sujeto a una licencia de uso Creative Commons, por la cual está permitido hacer copia, distribuir y comunicar públicamente la obra siempre que se cite al autor original y no se haga de él uso comercial ni obra derivada | es |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
| dc.identifier.doi | 10.36443/10259/10826 | |
| dc.subject.unesco | 5311.01 Publicidad | es |
| dc.subject.unesco | 5311.99 Otras | es |
| dc.subject.unesco | 3310.99 Otras | es |
| dc.subject.unesco | 1203.04 Inteligencia Artificial | es |
| dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es |
| dc.description.degree | Doctorado en Ingeniería y Tecnologías Industrial, Informática y Civil | |