La tesis aborda como objetivo principal la predicción de tráfico Ro-Ro ( Roll on/ Roll Off) en el nodo logístico de Estrecho de Gibraltar utilizando técnicas estadísticas e inteligentes basadas en Redes Neuronales Artificiales. La tesis hace una introducción describiendo la importancia del Nodo Logístico del Estrecho de Gibraltar, tanto en el contexto del Sistema Portuario Español como a nivel mundial, al ser unas de las vías de navegación mas frecuentadas del mundo. A esta circunstancia se une que el Estrecho de Gibraltar es el punto mas cercano entre los continentes de África y Europa, convirtiéndolo en un puente marítimo entre ambos. Es en esta unión donde toma especial relevancia el tráfico Ro-Ro, ya que es el principal modo de transporte entre el norte de África y España y representa el 55% de las mercancías que se importan a España y el 15% de las se importan a la Unión Europea. El objetivo general de esta Tesis es la predicción a corto plazo del volumen de mercancía procedente del tráfico Ro-Ro en el Estrecho de Gibraltar para poder usarlo como herramienta para la ayuda de toma de decisiones. Este tipo de estudios es novedoso en el Estrecho de Gibraltar y puede beneficiar a distintas instituciones de la comunidad portuaria, especialmente a las Autoridades Portuarias para poder adaptar sus servicios, instalaciones, aparcamientos, etc. También beneficia a los servicios de inspección en frontera, a la Zona de Actividades Logísticas, a las empresas de transporte, a los transitarios, a los agentes de aduana y, en general, a empresas relacionadas con el tráfico Ro-Ro en el Estrecho de Gibraltar. Una particularidad que posee este tráfico es la gran cantidad de mercancía perecedera que transporta y la necesidad de que el proceso de transito de la mercancía en las distintas instalaciones del puerto se haga de la forma más eficiente posible. Una vez concretado el objetivo general, a partir de él se plantean los siguientes objetivos específicos: 1. Identificación y clasificación de los tipos de mercancías que tienen entrada por el Puerto Bahía de Algeciras mediante tráfico Ro-Ro.
2. Desarrollo de un modelo de predicción cuantitativa basado en Redes Neuronales Artificiales (RNAs) frente a técnicas tradicionales como son Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) y Regresión Múltiple Lineal (RML).
3. Comprobación de la fiabilidad de los modelos de predicción cuantitativa mediante técnicas estadísticas de comparación múltiple.
4. Desarrollo de un modelo de predicción de eventos (superaciones de un determinado volumen de mercancía) basado en un esquema de clasificación mediante Redes Neuronales Artificiales (RNAs) frente a técnicas tradicionales como K-vecinos y un clasificador Bayesiano).
5. Comprobar la fiabilidad de los modelos de clasificación y su comparación múltiple.
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