Publication:
Algoritmo computacional para proyectar el consumo de galones de combustible necesarios para los meses siguientes, utilizando estrategias de machine learning

Simple item page
dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorLópez Linares, Monica Yadira
dc.date.accessioned2024-08-03T13:13:01Z
dc.date.available2024-08-03T13:13:01Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEste trabajo aborda el análisis de datos registrado por una empresa de transporte de carga seca, basados en el consumo semestral de combustible por tractocamiones tipo cama alta. Cuando se considera proyectar algoritmos computacionales para pronosticar datos futuros basados en machine learning se tiene una importancia significativa en el análisis de datos para la toma de decisiones. La empresa dedicada al transporte de carga por carretera, basa sus presupuestos semestrales para la compra de galones de combustible, de acuerdo a las rutas de los vehículos y a una estadística establecida de consumo, con un promedio de 10 galones por cada 100 km de recorrido. Para trabajar en este tipo de algoritmos con modelo de regresión, debemos validar su ejecución en condiciones similares y aspectos que no influyan de forma negativa en el proceso, porque podrían suponer una proyección alejada de la realidad. En los últimos años, se han desarrollado estudios para la gestión eficiente del consumo de combustible, mediante la creación de un modelo de optimización en la trayectoria de los vehículos, mientras se presta el servicio de transporte de carga seca. Daza, P. F. M., Gómez, J. A. B., Medina, S. V. G., Tafur, C. L., & Rodriguez, S. E. F. (2024).
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Industrialspa
dc.format.extent14 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3802
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería Industrialspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectClasificaciónspa
dc.subjectConsumo de combustiblespa
dc.subjectDatasetsspa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectMétodosspa
dc.subjectModelos de predicciónspa
dc.subjectProyecciónspa
dc.subjectPronósticospa
dc.subjectPythonspa
dc.subjectRegresiónspa
dc.subjectVariablesspa
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.titleAlgoritmo computacional para proyectar el consumo de galones de combustible necesarios para los meses siguientes, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
RIU-PRE-2024 Algoritmo computacional proyectar.pdf
Size:
333.67 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
No Thumbnail Available
Name:
Cesión Derechos_TG.pdf
Size:
267.94 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Collections
Ingeniería Industrial