Estudio comparativo de clasificación de avance de proyectos en un marco de complejidad a través de redes neuronales y máquinas de vectores de soporte

Este trabajo presenta un estudio comparativo de clasificación de avance de proyectos a través de dos modelos computacionales: uno basado en Redes Neuronales y otro basado en Máquinas de Vectores de Soporte, teniendo como referencia aspectos de complejidad en proyectos según el marco TOE (Technical, Organizational and Environmental framework) y una base de datos de proyectos obtenida a partir de la plataforma Seguimiento a Proyectos de Inversión (SPI) del Departamento Nacional de Planeación (DNP). Los proyectos de ingeniería a gran escala tienden al fracaso en sobrecostos y retrasos debido al incremento de su complejidad y la poca importancia que se le atribuye a esta. Lo anterior ha impulsado nuevos paradigmas de estudio de proyectos complejos y la inclusión de métodos de sistemas blandos para modelar la gestión y posibles resultados de los mismos. Este estudio podría ser el punto de partida para la definición de una herramienta de soporte generalizada en la gestión de proyectos a gran escala del DNP.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/36338
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/36338
• Palabra clave: Departamento Nacional de Planeación (DNP).; Redes neuronales; Máquinas de vectores de soporte; TOE (Marco técnico, organizacional y ambiental; Seguimiento a proyectos de inversión (SPI); Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas; Redes neuronales; Máquinas de soporte vectorial; Gestión de proyectos; Neural networks; Follow-up on Investment Projects (SPI); National Planning Department (DNP); Support vector machines; TOE (Technical, organizational and environmental framework)
• License: Abierto (Texto Completo)