2026-08-28T15:34:33Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/108262025-09-03T07:35:17Zcom_10259_2699col_10259_9310
Urda Muñoz, Daniel
Alonso de Armiño Pérez, Carlos
García Pineda, Luis Santiago
Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización
2025-08-29T10:18:36Z
2025-08-29T10:18:36Z
2023
2023-12-20
https://hdl.handle.net/10259/10826
10.36443/10259/10826
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.
Doctorado en Ingeniería y Tecnologías Industrial, Informática y Civil
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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
Producción eficiente
Lean manufacturing
5311.01 Publicidad
5311.99 Otras
3310.99 Otras
1203.04 Inteligencia Artificial
Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina (machine learning)
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info:eu-repo/semantics/acceptedVersion