Sistema de Monitoreo Satelital para determinar regiones críticas en una ruta de transporte terrestre - 2016
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Date
2017-04-06
Authors
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Publisher
Universidad Católica de Santa María
Abstract
Muchos sistemas están sujetos a ser mejorados; una de las causas, es la existencia de
nuevas necesidades del usuario final. La retroalimentación es una forma de aplicar un
control a un sistema.
La inteligencia de negocios es cada vez más requerida y aplicada en la mayoría de
empresas en el Perú, y una de las principales razones, es la necesidad de disponer de la
mayor cantidad de información que pueda respaldar la toma de decisiones.
En las empresas de transporte con muchos viajes realizados, es muy necesario contar
con la evaluación de los incidentes en el desplazamiento vehicular, para evaluar el nivel
de seguridad de los servicios de transporte prestados. Para esto, es necesario contar y/o
hacer la detección de todos los incidentes o riesgos existentes.
En esta tesis, se utiliza el proceso de descubrimiento de conocimiento para lograr
obtener información oculta y generar un valor agregado a los almacenes de datos de los
sistemas de monitoreo satelital de vehículos utilizados en los terminales terrestres
actualmente, para ello es necesario utilizar técnicas de minería de datos
correspondientes a la clasificación supervisada.
En un almacén de datos, según a un adecuado procesamiento, podemos encontrar
información relevante; esta nueva información, está asociada a una serie de datos en particular. Con el propósito de obtener un conocimiento útil a partir de un almacén de
datos con las transmisiones de los vehículos monitoreados, es necesario hallar y
vincular el geopunto más representativo para cada una de las transmisiones.
Finalmente, podemos clasificar mejor la correspondencia de los distintos registros de
desplazamiento vehicular, según corresponda a una región crítica o no crítica. Esta fase
de clasificación depende de los conjuntos de entrenamiento junto con las reglas de
decisión preestablecidas.
Description
Keywords
Descubrimiento de conocimiento en bases de datos, Minería de datos, Algoritmo NN, Reglas de Decisión