Nuevos modelos híbridos de predicción de mercancías en el puesto de inspección fronteriza (pif) del Puerto Bahía de Algeciras

Resumen

Debido al gran auge en el transporte, la necesidad de los países importadores y exportadores de realizar detallados análisis e inspecciones de las mercancías que importan o exportan se ve acrecentada por el aumento de los riesgos no sólo en el ámbito sanitario, sino también a nivel de seguridad. Ambos factores influyen decisivamente en el gran incremento de las inspecciones en frontera en los últimos años, provocando en determinados puntos fronterizos situaciones de saturación y congestión. Desde la aparición de una frontera común entre los países de la Unión Europea, esta labor es llevada a cabo en los Puestos de Inspección Fronterizo (PIFs) de cada estado miembro. Una buena planificación de los recursos basada en la estimación del volumen de mercancías a inspeccionar parece un factor decisivo en favor de evitar estas situaciones. La presente Tesis Doctoral propone modelos basados en técnicas inteligentes que permitan conocer, a priori y de forma automática, el número de mercancías sujetas a inspección que diariamente atraviesan los PIFs. Los modelos han sido construidos en base a los datos extraídos de las series temporales suministradas por la Autoridad Portuaria Bahía de Algeciras. Con objeto de mejorar los rendimientos de los modelos individuales, tras el empleo y comparación de estas técnicas frente a métodos clásicos, se llevan a cabo una serie de experimentos, denominados diseños, consistentes en combinar estas técnicas con métodos de clasificación no supervisada, hibridación con técnicas lineales y, por último, el desarrollo de un procedimiento de tres etapas que integra tanto la combinación como la hibridación de las anteriores. Los resultados obtenidos en cada experimento mejoran el alcanzado con anterioridad, siendo este último diseño superior a cualquier otro. Estos resultados ponen de manifiesto la utilidad de los modelos presentados como una herramienta de ayuda a la toma de decisiones y a la planificación diaria de recursos dentro de las instalaciones de inspección, permitiendo la optimización de los costes materiales y humanos. Además, ofrecen una novedosa metodología en el campo de la predicción de series temporales.