Aplicaciones tecnológicas en la logística de transportes portuarios. Las terminales de contenedores

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Ante la necesidad de manejar una gran información de datos surgen nuevas técnicas basadas en la minería de datos con objeto de descubrir patrones. En este caso patrones de predicción necesarios para poder hacer un uso rápido y eficaz de estos datos. En este documento se citan algunos modelos de pred...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Rodríguez García, Tomás
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Filosofía y Letras, Universidad de Buenos Aires 2016
Materias:
planning
logistics
transport
container terminal
planificación
logística
transporte
terminal de contenedores
planejamiento
terminal de contêineres
Acceso en línea:http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/rtt/article/view/2426
Aporte de:
Revista Transporte y Territorio de Universidad de Buenos Aires
id I28-R264-article-2426
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spelling I28-R264-article-24262023-06-27T21:20:51Z Aplicaciones tecnológicas en la logística de transportes portuarios. Las terminales de contenedores Technological applications in transport logistics port. Container terminals Rodríguez García, Tomás planning logistics transport container terminal planificación logística transporte terminal de contenedores planejamiento logística transporte terminal de contêineres Ante la necesidad de manejar una gran información de datos surgen nuevas técnicas basadas en la minería de datos con objeto de descubrir patrones. En este caso patrones de predicción necesarios para poder hacer un uso rápido y eficaz de estos datos. En este documento se citan algunos modelos de predicción basados en la minería de datos y que han sido analizados en diversos estudios para valorar su aceptación. Los modelos citados en el artículo son: redes bayesianas (RB) y redes neuronales artificiales (RNA). Al final del documento se incluyen algunos ejemplos de investigaciones realizadas con RB y RNA donde se han analizado previsiones a nivel internacional de puertos con terminales de contenedores. Given the need to handle large data information emerging new techniques based on data mining in order to discover patterns. In this case prediction patterns needed to enable rapid and effective use of these data. In this paper prediction models based on data mining and have been analyzed in several studies to evaluate its acceptance are cited. These models are bayesian networks (RB) and artificial neural networks (ANN). The paper concludes with some examples of investigations realized with RB and RNA where forecasts have been analyzed international container ports terminals.  Facultad de Filosofía y Letras, Universidad de Buenos Aires 2016-06-23 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/rtt/article/view/2426 10.34096/rtt.i14.2426 Revista Transporte y Territorio; Núm. 14 (2016): (enero-junio) - Transporte y Logística; 5-26 1852-7175 spa http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/rtt/article/view/2426/2084
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