Universidad de Burgos RIUBU Principal Default Universidad de Burgos RIUBU Principal Default
  • español
  • English
  • français
  • Deutsch
  • português (Brasil)
  • italiano
Universidad de Burgos RIUBU Principal Default
  • Ayuda
  • Contacto
  • Sugerencias
  • Acceso abierto
    • Archivar en RIUBU
    • Acuerdos editoriales para la publicación en acceso abierto
    • Controla tus derechos, facilita el acceso abierto
    • Sobre el acceso abierto y la UBU
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    • español
    • English
    • français
    • Deutsch
    • português (Brasil)
    • italiano
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUBUComunidadesFechaAutor / DirectorTítuloMateria / AsignaturaEsta colecciónFechaAutor / DirectorTítuloMateria / Asignatura

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    Compartir

    Ver ítem 
    •   RIUBU Principal
    • E-Prints y Datos de investigación
    • Grupos de investigación
    • Inteligencia Computacional Aplicada (GICAP)
    • Artículos GICAP
    • Ver ítem
    •   RIUBU Principal
    • E-Prints y Datos de investigación
    • Grupos de investigación
    • Inteligencia Computacional Aplicada (GICAP)
    • Artículos GICAP
    • Ver ítem

    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/6634

    Título
    An Intelligent Visualisation Tool to Analyse the Sustainability of Road Transportation
    Autor
    Alonso de Armiño Pérez, CarlosAutoridad UBU Orcid
    Urda Muñoz, DanielAutoridad UBU Orcid
    Alcalde Delgado, RobertoAutoridad UBU Orcid
    García Pineda, Luis Santiago
    Herrero Cosío, ÁlvaroAutoridad UBU Orcid
    Publicado en
    Sustainability. 2022, V. 14, n. 2, 777
    Editorial
    MDPI
    Fecha de publicación
    2022-01
    ISSN
    2071-1050
    DOI
    10.3390/su14020777
    Resumen
    Road transport is an integral part of economic activity and is therefore essential for its development. On the downside, it accounts for 30% of the world’s GHG emissions, almost a third of which correspond to the transport of freight in heavy goods vehicles by road. Additionally, means of transport are still evolving technically and are subject to ever more demanding regulations, which aim to reduce their emissions. In order to analyse the sustainability of this activity, this study proposes the application of novel Artificial Intelligence techniques (more specifically, Machine Learning). In this research, the use of Hybrid Unsupervised Exploratory Plots is broadened with new Exploratory Projection Pursuit techniques. These, together with clustering techniques, form an intelligent visualisation tool that allows knowledge to be obtained from a previously unknown dataset. The proposal is tested with a large dataset from the official survey for road transport in Spain, which was conducted over a period of 7 years. The results obtained are interesting and provide encouraging evidence for the use of this tool as a means of intelligent analysis on the subject of developments in the sustainability of road transportation.
    Palabras clave
    Artificial intelligence
    Unsupervised machine learning
    Exploratory projection pursuit
    Clustering
    Road transportation
    Transport sustainability
    Age of transport means
    Materia
    Transportes
    Transportation
    Informática
    Computer science
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/6634
    Versión del editor
    https://doi.org/10.3390/su14020777
    Aparece en las colecciones
    • Artículos GICAP
    Atribución 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
    Ficheros en este ítem
    Nombre:
    Alonso-sustainability_2022.pdf
    Tamaño:
    3.414Mb
    Formato:
    Adobe PDF
    Thumbnail
    Visualizar/Abrir

    Métricas

    Citas

    Academic Search
    Ver estadísticas de uso

    Exportar

    RISMendeleyRefworksZotero
    • edm
    • marc
    • xoai
    • qdc
    • ore
    • ese
    • dim
    • uketd_dc
    • oai_dc
    • etdms
    • rdf
    • mods
    • mets
    • didl
    • premis
    Mostrar el registro completo del ítem