Clustering en la recolección y comercialización de residuos sólidos para una gestión sostenible en Lima, Perú

• Autores: Atencio Cartagena, Edward, Lopez Laurente, Rolando Andres
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana Unión
• Repositorio: UPEU-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/8567
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12840/8567
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Análisis de conglomerados; Aprendizaje de máquina no supervisado; Gestión de residuos sólidos; Plomo; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.01

La recolección y comercialización de residuos sólidos son dos procesos claves en la gestión de residuos sólidos ya que involucra factores críticos para que sea sostenible, en ese sentido, el objetivo de esta investigación es la aplicación clustering en la recolección y comercialización de residuos sólidos para una gestión sostenible en una empresa de Lima Perú. La metodología utilizada en esta investigación fue la del aprendizaje de máquia no supervisada mediante el método k-means aplicado a la recolección y comercialización de los residuos sólidos, se analizó el número óptimo de clústeres considerando entre dos y diez con 100 iteraciones y analizamos si los índices encontrados fueron estables mediante el coeficiente de Jaccard jittering y Bootstrap, encontrándose para la recolección y comercialización 3 clusteres estables los cuales dieron patrones de comportamiento y características semejantes a través de los meses analizados. Finalmente, El método de kmeans permite la segmentación de residuos ya sea de entrada y salidas de tal manera que clasifica e identifica las características de estos para el manejo de residuos sólidos de manera eficiente. Además, el evaluar y la aplicación del clustering nos permite la optimización de la recolección y comercialización (ingresos y salidas) de los residuos sólidos y nos ayudó a la optimización de rutas y frecuencias de recolección, reduciendo costos operativos y mejorando la eficiencia logística en la gestión de residuos.