2026-04-17T18:52:24Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/103622025-04-09T11:23:28Zcom_10259_2699col_10259_9310
Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina
García Pineda, Luis Santiago
Alonso de Armiño Pérez, Carlos
Urda Muñoz, Daniel
Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización
Inteligencia artificial
Sostenibilidad en el transporte
Redes neuronales
Predicción de riesgo
Predictor Altman Z
Artificial intelligence
Transport sustainability
Artificial Neural Networks
Risk prediction
Altman´s Z-score
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.
2025-03-24
2025-03-24
2023
2023-12-20
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
http://hdl.handle.net/10259/10362
10.36443/10259/10362
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional