Predicción de tipo de buque utilizando información de áreas de actividad y técnicas de inteligencia artificial

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dc.contributor.authorGandarillas Carrara, Ignacio
dc.contributor.authorBarragáns Martínez, Belén (advisor)
dc.contributor.authorSendín Raña, Pablo (advisor)
dc.date.accessioned2023-07-13T08:44:57Z
dc.date.available2023-07-13T08:44:57Z
dc.date.issued2023-04-30
dc.description.abstractEste Trabajo Fin de Grado se enmarca dentro de una línea de investigación del Centro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar (CUD-ENM) relacionada con la aplicación de técnicas de inteligencia artificial para mejorar el conocimiento del entorno marítimo. En un TFG anterior se exploró la capacidad de predecir el campo de los mensajes AIS que identifica el tipo de buque (campo especialmente relevante y que, en muchos casos, no viene cubierto) empleando otros datos de los mensajes, en particular, aquellos estáticos, relacionados con las dimensiones del buque, o los dinámicos, relacionados con su velocidad o rumbo. En este TFG se plantea el análisis del impacto en la calidad de la predicción del tipo de buque que supondría el empleo de información relacionada con el área de actividad del barco. Para ello, se estudiará cómo incorporar dicha información como entrada a los algoritmos de aprendizaje supervisado empleados y se presentarán todas las combinaciones de experimentos llevados a cabo. El TFG concluye que la información del área de actividad del buque contribuye positivamente a mejorar la predicción obtenida, señalándose aquellos tipos de barcos que se benefician en mayor medida del empleo de esta información por el algoritmo de clasificación. PALABRAS CLAVE Inteligencia artificial, Tipo de buque, Random Forest, Celdas H3, Datos AIS
dc.identifier.urihttp://calderon.cud.uvigo.es/handle/123456789/680
dc.language.isoes
dc.publisherCentro Universitario de la Defensa en la Escuela Naval Militar
dc.relation.ispartofseriesTrabajos fin de grado 22/23; 10
dc.titlePredicción de tipo de buque utilizando información de áreas de actividad y técnicas de inteligencia artificial
dc.typeWorking Paper
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Gandarillas Carrara, Ignacio de - Memoria DEFINITIVA.pdf
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2022-23