Propuesta de mejora en los retrasos de despacho de aeronaves en tres aeropuertos de mediana operación de Colombia usando minería de datos. (Caso de aplicación data año 2017).

Esta investigación se basa en un análisis de las operaciones de tres terminales aéreas colombianas, Aeropuerto Internacional José María Córdova (Medellín), Aeropuerto Internacional Gustavo Rojas Pinilla (San Andrés) y el Aeropuerto Internacional Matecaña (Pereira), cuya operación internacional no ha...

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Autores:
Imbachi Velasco, Carlos Mario
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/44137
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/44137
Palabra clave:
Operational factors
Jose Maria Cordova International Airport
Gustavo Rojas Pinilla International Airport
Matecana International Airport
Descriptive exploration
Logistic regression
Neural networks
Xgboosting
Aeropuertos-Control del trafico
Análisis de regresión logística
Redes neuronales (Computadores)
Análisis operacional
Factores operacionales.
Aeropuerto Internacional José María Córdova
Aeropuerto Internacional Gustavo Rojas Pinilla
Aeropuerto Internacional Matecaña
Exploración descriptiva
Regresión logística
Redes neuronales
XGboosting
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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description Esta investigación se basa en un análisis de las operaciones de tres terminales aéreas colombianas, Aeropuerto Internacional José María Córdova (Medellín), Aeropuerto Internacional Gustavo Rojas Pinilla (San Andrés) y el Aeropuerto Internacional Matecaña (Pereira), cuya operación internacional no ha sido analizada ni trabajada en otros proyectos similares. Mediante la exploración descriptiva se encontró los problemas que causan los retrasos y para las alternativas de solución se plantearon las técnicas de regresión logística, redes neuronales y XGboosting, donde cualquier técnica es aceptable y validada por sus resultados y por la métrica utilizada en la analítica de datos para este tipo de modelamiento.
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Mediante la exploración descriptiva se encontró los problemas que causan los retrasos y para las alternativas de solución se plantearon las técnicas de regresión logística, redes neuronales y XGboosting, donde cualquier técnica es aceptable y validada por sus resultados y por la métrica utilizada en la analítica de datos para este tipo de modelamiento.This research is based on an analysis of the operations of three Colombian air terminals, José María Córdova International Airport (Medellín), Gustavo Rojas Pinilla International Airport (San Andrés) and Matecaña International Airport (Pereira), whose international operation does not It has not been analyzed or worked on in other similar projects. Through the descriptive exploration, the problems that cause the delays were found and for the solution alternatives, the techniques of logistic regression, neural networks and XGboosting were proposed, where any technique is acceptable and validated by its results and by the metric used in the analysis of data for this type of modelling.Ingeniero IndustrialPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Ingeniería IndustrialFacultad de Ingeniería IndustrialAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Propuesta de mejora en los retrasos de despacho de aeronaves en tres aeropuertos de mediana operación de Colombia usando minería de datos. (Caso de aplicación data año 2017).bachelor thesisTesis de pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisOperational factorsJose Maria Cordova International AirportGustavo Rojas Pinilla International AirportMatecana International AirportDescriptive explorationLogistic regressionNeural networksXgboostingAeropuertos-Control del traficoAnálisis de regresión logísticaRedes neuronales (Computadores)Análisis operacionalFactores operacionales.Aeropuerto Internacional José María CórdovaAeropuerto Internacional Gustavo Rojas PinillaAeropuerto Internacional MatecañaExploración descriptivaRegresión logísticaRedes neuronalesXGboostingCRAI-USTA BogotáJames J.H. Liou, L. Y.-H. (16 de Septiembre de 2010). Using decision rules to achieve mass customization of airline services. Sciencie Direct, 680-686. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.11.019V. Bogicevic, W. Y. (28 de Octubre de 2013). 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