Resumen de Previsiones de crecimiento y necesidades de infraestructuras en terminales portuarias mediante redes neuronales artificiales

Francisco Tomás Rodríguez García, María Nicoletta González Cancelas, Francisco Soler Flores

• español

  Una mala planificación, trasladaría a no emplear correctamente los recursos y medios disponibles en el entorno. Las redes neuronales artificiales pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. La investigación se centra en el análisis del comportamiento de la red neuronal en la planificación portuaria, en el ámbito de las terminales de contenedores y en concreto en el estudio de posibles crecimientos del tráfico y las necesidades de equipos para poder mover los contenedores pronosticados. De este modo se puede evaluar, sin la necesidad de nuevas inversiones en infraestructuras o unas mínimas inversiones en equipos, que tráficos se pueden gestionar en dichas terminales o que grado mínimo de inversión sería necesario. En la metodología se indican las bases de aplicación en las redes neuronales artificiales (RNA) y las fases a considerar para su desarrollo en la planificación de terminales portuarias de contenedores, apoyado en las herramientas que proporciona el programa MATLAB sobre redes neuronales artificiales. Finalmente, se llega a la conclusión de que la herramienta y metodología propuesta se pueden considerar como aceptables para este tipo de pronósticos de planificación y su posible utilización a futuro.

• English

  Artificial Neural Networks, can be of great assistance to port planning. Poor planning, move to not use the resources and facilities available in the environment properly. The research focuses on the analysis of neural network performance in port planning in container terminals and - in particular - in the study of potential traffic growth and needs of facilities needed to move containers forecasted.This can be assessed without the need for new investment in infrastructure or minimum investment in facilities, that traffic can be managed in such terminals or investment grade would be necessary. The methodology indicates the grounds of the artificial neural networks (ANN) application, as well as the different steps for their use in a container terminal planning process, based on the ANN tools provided by the MATLAB software. Finally, it concludes that the proposed methodology tool and can be considered acceptable for this type of planning and forecasting future possible use.