RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Aplicación de técnicas inteligentes a la gestión de la empresa industrial
A1 Manzanedo Saiz, Manuel
A2 Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización
K1 Economía
K1 Energía
K1 Precio acero
K1 Análisis de series temporales
K1 Economy
K1 Energy
K1 Steel price
K1 Analyzing time series
K1 Aprendizaje automático
K1 Machine learning
AB 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
YR 2025
FD 2025
LK https://hdl.handle.net/10259/11673
UL https://hdl.handle.net/10259/11673
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
RD 28-may-2026