Aportaciones a la toma de decisiones de gestión empresarial utilizando metodologías de aprendizaje máquina

  1. García Pineda, Luis Santiago
Supervised by:
  1. Carlos Alonso de Armiño Pérez Director
  2. Daniel Urda Muñoz Co-director

Defence university: Universidad de Burgos

Fecha de defensa: 20 December 2023

Committee:
  1. Ricardo del Olmo Martínez Chair
  2. Miguel Ángel Manzanedo del Campo Secretary
  3. Pedro Riesgo Fernández Committee member
  4. Ernesto Cilleruelo Carrasco Committee member
  5. Emilio Santiago Corchado Rodríguez Committee member
Department: DIGITALIZACIÓN
Department: INGENIERIA DE ORGANIZACIÓN

Type: Thesis

DIALNET HANDLE: https://hdl.handle.net/10259/10362
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos (RIUBU): lock_openOpen access Handle

Abstract

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.