RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina
A1 García Pineda, Luis Santiago
A2 Universidad de Burgos. Departamento de Digitalización
K1 Inteligencia artificial
K1 Sostenibilidad en el transporte
K1 Redes neuronales
K1 Predicción de riesgo
K1 Predictor Altman Z
K1 Artificial intelligence
K1 Transport sustainability
K1 Artificial Neural Networks
K1 Risk prediction
K1 Altman´s Z-score
K1 Inteligencia artificial
K1 Artificial intelligence
K1 Redes neuronales artificiales
K1 Neural networks (Computer science)
K1 5311.01 Publicidad
K1 5311.99 Otras
K1 3310.99 Otras
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
AB 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.
YR 2023
FD 2023
LK http://hdl.handle.net/10259/10362
UL http://hdl.handle.net/10259/10362
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
RD 02-abr-2025