La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales
Ante un eventual crecimiento o necesidad de espacio para una futura ampliación es necesaria una buena planificación. Una mala planificación, llevaría a no emplear correctamente los recursos y medios disponibles en el entorno. Las redes neuronales artificiales pueden ser de gran ayuda en la planifica...
Guardado en:
| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Facultad de Filosofía y Letras, Universidad de Buenos Aires
2014
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/rtt/article/view/524 |
| Aporte de: |
| id |
I28-R264-article-524 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
I28-R264-article-5242023-06-27T21:20:51Z La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales Rodríguez García, Tomás González Cancelas, Nicoletta Soler-Flores, Francisco Necesidades territoriales Tráfico de contenedores Redes neuronales artificiales Planificación Pronosticar Crisis Ante un eventual crecimiento o necesidad de espacio para una futura ampliación es necesaria una buena planificación. Una mala planificación, llevaría a no emplear correctamente los recursos y medios disponibles en el entorno. Las redes neuronales artificiales pueden ser de gran ayuda en la planificación portuaria, la optimización del territorio y por tanto la afección medioambiental del entorno que las rodea. La investigación se centra en el análisis del comportamiento de la red neuronal, en la planificación portuaria de las terminales de contenedores y en concreto en el estudio de la capacidad de las mismas en un escenario de crisis como en el que nos encontramos. De este modo se puede evaluar, sin la necesidad de nuevas inversiones y nuevos espacios, qué tráficos se pueden gestionar en dichas terminales. La Universidad Politécnica de Madrid, ha desarrollado una herramienta denominada NNtex basada en las redes neuronales artificiales ANN cuyos resultados se muestran a continuación. Facultad de Filosofía y Letras, Universidad de Buenos Aires 2014-06-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/rtt/article/view/524 10.34096/rtt.i10.524 Revista Transporte y Territorio; Núm. 10 (2014): (Enero-Junio) - POLÍTICAS FERROVIARIAS, TERRITORIO y MOVILIDADES: EXPERIENCIAS EN LA ARGENTINA E ITALIA; 130-144 1852-7175 spa http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/rtt/article/view/524/520 |
| institution |
Universidad de Buenos Aires |
| institution_str |
I-28 |
| repository_str |
R-264 |
| container_title_str |
Revista Transporte y Territorio |
| language |
Español |
| format |
Artículo revista |
| topic |
Necesidades territoriales Tráfico de contenedores Redes neuronales artificiales Planificación Pronosticar Crisis |
| spellingShingle |
Necesidades territoriales Tráfico de contenedores Redes neuronales artificiales Planificación Pronosticar Crisis Rodríguez García, Tomás González Cancelas, Nicoletta Soler-Flores, Francisco La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales |
| topic_facet |
Necesidades territoriales Tráfico de contenedores Redes neuronales artificiales Planificación Pronosticar Crisis |
| author |
Rodríguez García, Tomás González Cancelas, Nicoletta Soler-Flores, Francisco |
| author_facet |
Rodríguez García, Tomás González Cancelas, Nicoletta Soler-Flores, Francisco |
| author_sort |
Rodríguez García, Tomás |
| title |
La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales |
| title_short |
La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales |
| title_full |
La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales |
| title_fullStr |
La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales |
| title_full_unstemmed |
La necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. Previsiones con redes neuronales |
| title_sort |
la necesidad territorial para terminales de contenedores en un escenario de crisis. previsiones con redes neuronales |
| description |
Ante un eventual crecimiento o necesidad de espacio para una futura ampliación es necesaria una buena planificación. Una mala planificación, llevaría a no emplear correctamente los recursos y medios disponibles en el entorno. Las redes neuronales artificiales pueden ser de gran ayuda en la planificación portuaria, la optimización del territorio y por tanto la afección medioambiental del entorno que las rodea. La investigación se centra en el análisis del comportamiento de la red neuronal, en la planificación portuaria de las terminales de contenedores y en concreto en el estudio de la capacidad de las mismas en un escenario de crisis como en el que nos encontramos. De este modo se puede evaluar, sin la necesidad de nuevas inversiones y nuevos espacios, qué tráficos se pueden gestionar en dichas terminales. La Universidad Politécnica de Madrid, ha desarrollado una herramienta denominada NNtex basada en las redes neuronales artificiales ANN cuyos resultados se muestran a continuación. |
| publisher |
Facultad de Filosofía y Letras, Universidad de Buenos Aires |
| publishDate |
2014 |
| url |
http://revistascientificas.filo.uba.ar/index.php/rtt/article/view/524 |
| work_keys_str_mv |
AT rodriguezgarciatomas lanecesidadterritorialparaterminalesdecontenedoresenunescenariodecrisisprevisionesconredesneuronales AT gonzalezcancelasnicoletta lanecesidadterritorialparaterminalesdecontenedoresenunescenariodecrisisprevisionesconredesneuronales AT solerfloresfrancisco lanecesidadterritorialparaterminalesdecontenedoresenunescenariodecrisisprevisionesconredesneuronales |
| first_indexed |
2023-06-27T21:23:13Z |
| last_indexed |
2023-06-27T21:23:13Z |
| _version_ |
1769892472383602688 |