Forecasting of short-term flow freight congestiona study case of Algeciras Bay Port (Spain)
- Juan Jesús Ruiz-Aguilar 1
- Ignacio Turias 1
- José Antonio Moscoso-López 1
- María Jesús Jiménez-Come 1
- Mar Cerbán 2
- 1 Intelligent Modelling of Systems Research Group, University of Cádiz, Algeciras, Spain
- 2 Research Group Transport and Innovation Economic, University of Cádiz, Algeciras, Spain
ISSN: 0012-7353
Año de publicación: 2016
Volumen: 83
Número: 195
Páginas: 163-172
Tipo: Artículo
Otras publicaciones en: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín
Resumen
La predicción de la congestión en el tráfico de mercancías (picos de carga) es una importante herramienta para la toma de decisiones y es el principal objetivo de este trabajo. Predecir los flujos futuros de mercancías proporciona una potente herramienta en la cadena de suministro. En este trabajo, se presenta una metodología para conseguir el mejor modelo para predecir situaciones de congestión en flujos de mercancías. La predicción es modelada como un problema de clasificación, evaluando diferentes métodos (K–vecinos, clasificador Bayesiano y Redes Neuronales Artificiales). Para seleccionar el mejor modelo se desarrolla un panel de expertos (mediante métodos post–hoc del test de Friedman). La metodología propuesta se aplica a la cadena logística del Puerto Bahía de Algeciras. Los resultados obtenidos revelan la eficiencia de los modelos presentados, que pueden ser aplicados para mejorar la planificación diaria de operaciones.