Gestión de la sostenibilidad portuaria basada en un modelo de redes bayesianas. Aplicación al sistema portuario español

RESUMEN En la explotación y gestión portuaria entran en juego numerosas variables, necesitando el gestor de la infraestructura conocer las relaciones entre ellas para poder modificar condiciones de la explotación. Con el empleo de redes bayesianas se pueden clasificar, predecir y diagnosticar dichas...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Molina Serrano,Beatriz, González-Cancelas,Nicoletta, Soler-Flores,Francisco
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2018
Materias:	Variables portuarias sostenibilidad gestión portuaria redes bayesianas sistema portuario español
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052018000400631
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spelling	oai:scielo:S0718-330520180004006312019-02-04Gestión de la sostenibilidad portuaria basada en un modelo de redes bayesianas. Aplicación al sistema portuario españolMolina Serrano,BeatrizGonzález-Cancelas,NicolettaSoler-Flores,Francisco Variables portuarias sostenibilidad gestión portuaria redes bayesianas sistema portuario español RESUMEN En la explotación y gestión portuaria entran en juego numerosas variables, necesitando el gestor de la infraestructura conocer las relaciones entre ellas para poder modificar condiciones de la explotación. Con el empleo de redes bayesianas se pueden clasificar, predecir y diagnosticar dichas variables, al permitir estimar la probabilidad posterior de las variables no conocidas en base a las variables conocidas. Esto quiere decir, a nivel de planificación, que no se tienen que conocer todas las variables, al conocer sus relaciones. Por ello, estas redes pueden utilizarse para tomar decisiones óptimas introduciendo posibles acciones y la utilidad de sus resultados. En la metodología que se propone se ha generado una base de datos con más de 100 variables portuarias, clasificadas en económicas, sociales, ambientales e institucionales, tal como se abordan los estudios de smart ports, para el Sistema Portuario Español. A partir de ella se ha generado una red usando un grafo dirigido acíclico, que permite conocer las relaciones entre las variables portuarias en términos de padres e hijos, modelando la incertidumbre de forma probabilística incluso cuando el número de variables es elevado, como ocurre en la explotación y planificación portuaria. La principal conclusión extraída es que las variables económicas son la causa del resto de tipologías de variables y ejercen el papel de padres de la red en la mayoría de los casos. Por otro lado, también se concluye que, conocidas variables de tipo ambiental, la red permite estimar la probabilidad posterior de las variables sociales.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.26 n.4 20182018-12-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052018000400631es10.4067/S0718-33052018000400631
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description	RESUMEN En la explotación y gestión portuaria entran en juego numerosas variables, necesitando el gestor de la infraestructura conocer las relaciones entre ellas para poder modificar condiciones de la explotación. Con el empleo de redes bayesianas se pueden clasificar, predecir y diagnosticar dichas variables, al permitir estimar la probabilidad posterior de las variables no conocidas en base a las variables conocidas. Esto quiere decir, a nivel de planificación, que no se tienen que conocer todas las variables, al conocer sus relaciones. Por ello, estas redes pueden utilizarse para tomar decisiones óptimas introduciendo posibles acciones y la utilidad de sus resultados. En la metodología que se propone se ha generado una base de datos con más de 100 variables portuarias, clasificadas en económicas, sociales, ambientales e institucionales, tal como se abordan los estudios de smart ports, para el Sistema Portuario Español. A partir de ella se ha generado una red usando un grafo dirigido acíclico, que permite conocer las relaciones entre las variables portuarias en términos de padres e hijos, modelando la incertidumbre de forma probabilística incluso cuando el número de variables es elevado, como ocurre en la explotación y planificación portuaria. La principal conclusión extraída es que las variables económicas son la causa del resto de tipologías de variables y ejercen el papel de padres de la red en la mayoría de los casos. Por otro lado, también se concluye que, conocidas variables de tipo ambiental, la red permite estimar la probabilidad posterior de las variables sociales.
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