Validación de una serie de parámetros estáticos y dinámicos para la predicción de tipo de buque utliizando técnicas de inteligencia artificial
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Date
2023-04-30
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Publisher
Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
Abstract
Este TFG se encuadra dentro de una línea de investigación del CUD-ENM centrada en la aplicación
de técnicas de inteligencia artificial para la mejora del conocimiento del entorno marítimo. En particular,
este trabajo supone una continuación de un TFG desarrollado en el curso 2021-2022, que exploró la
posibilidad de predecir el campo “tipo de buque” (muchas veces no cubierto en los mensajes AIS) a
partir de otros campos de esos mensajes.
En este TFG se pretende revisar en profundidad la propuesta previa, enfatizando en el preprocesado
y tratamiento inicial de los datos de entrada, mejorando el código para optimizar tiempos de ejecución
y comprobando de manera ordenada, exhaustiva y más completa la validez de la propuesta de parámetros
que optimicen la calidad de la predicción del tipo de barco.
Como principales conclusiones, se confirma la bondad de la selección previa, habida cuenta de que
se han replicado sus experimentos con éxito, y los resultados se mantienen aun variando las condiciones
de los mismos (diferentes momentos temporales, diferentes tamaños del dataset, etc.). Asimismo, tras
haber profundizado en la etapa de tratamiento previo de los datos, se ha mejorado el modelo de
predicción consiguiendo aumentar la confianza y fiabilidad de sus resultados.