2026-08-19T21:09:00Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/54172024-05-20T09:54:16Zcom_10259_2699col_10259_2723
Alonso de Armiño Pérez, Carlos
2020-08-27T10:15:00Z
2020-08-27T10:15:00Z
2019
http://hdl.handle.net/10259/5417
10.36443/10259/5417
Los importantes y rápidos cambios con un alto nivel disruptivo que ha experimentado
la actividad económica de nuestra sociedad en el periodo más reciente, ha hecho que el transporte se adapte inmediatamente a los nuevos requerimientos de servicios.
Este análisis permite desarrollar un nuevo marco de estudio a través de técnicas de Inteligencia Artificial (aprendizaje máquina más específicamente) de esa vinculación congénita entre economía y transporte. Para ello se aplican métodos proyeccionistas y de agrupamiento junto con redes neuronales supervisadas, generando una valiosa información y un substrato suficiente para respaldar estudios y modelos que analicen y se apoyen en el paralelismo de estas actividades.
Tras una exhaustiva experimentación se han obtenido resultados relevantes en el análisis de las series temporales de datos macroeconómicos y de transporte. Todo ello ha permitido obtener destacadas conclusiones que pretenden mejorar la gestión del transporte de mercancías por carretera en España.
spa
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Macroeconomía
Transporte de mercancías por carretera
Métodos proyeccionistas
Técnicas de agrupamiento
Redes neuronales
Macroeconomics
Freight Road Transportation
Projection Methods
Clustering Techniques
Neural Networks
Vinculaciones de la actividad del sector de transporte de mercancías por carretera con los cambios económicos: un estudio basado en aprendizaje máquina
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis