Sistema de Monitoreo Satelital para determinar regiones críticas en una ruta de transporte terrestre - 2016

• Autor: Mamani Zeballos, Miguel Angel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2017
• Institución: Universidad Católica de Santa María
• Repositorio: UCSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/6136
• Enlace del recurso: https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/6136
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Descubrimiento de conocimiento en bases de datos; Minería de datos; Algoritmo NN; Reglas de Decisión

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.