2026-05-27T21:31:41Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/116732026-05-26T07:13:09Zcom_10259_2699col_10259_2713
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
advisor
Basurto Hornillos, Nuño
advisor
Alcalde Delgado, Roberto
author
Manzanedo Saiz, Manuel
other
Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización
2026-05-20T12:21:56Z
2026-05-20T12:21:56Z
2025
https://hdl.handle.net/10259/11673
La integración de “Machine Learning” en la gestión empresarial, permite analizar importantes series de datos para anticiparse o desarrollar mejoras para disminuir las ineficiencias. En este trabajo, se aplican técnicas de “Machine Learning” en la gestión de las empresas industriales, cuyos resultados están publicados en revistas cientificas. Así, se aplican por primera vez modelos neuronales no lineales a diferentes conjuntos de datos con el fin de validar su idoneidad para predecir el precio del acero laminado en España, utilizando distintos modelos y analizando diferentes conjuntos de datos, los resultados han permitido encontrar el mejor modelo de previsión de precios. También, se ha analizado el consumo energético en el sector del transporte de mercancías por carretera, observándose su desacoplamiento en la Unión Europea y utilizando el modelo SARIMA, se realiza una predicción sobre la evolución de indicadores relevantes del transporte por carretera en diferentes países
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Economía
Energía
Precio acero
Análisis de series temporales
Economy
Energy
Steel price
Analyzing time series
Aplicación de técnicas inteligentes a la gestión de la empresa industrial
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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URL
https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/11673/5/Manzanedo_Saiz_Manuel--Tesis.pdf
File
MD5
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7795461
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