Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/10362
Título
Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina
Fecha de publicación
2023
Fecha de lectura/defensa
2023-12-20
Resumen
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.
Palabras clave
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
Materia
Inteligencia artificial
Artificial intelligence
Redes neuronales artificiales
Neural networks (Computer science)
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