Autora: Isabel Rodríguez Jiménez

Fecha de defensa: Julio 2021
Tutor: Turias Domínguez, Ignacio J.
Departamento de Ingeniería Informática

Resumen:

En particular para una terminal portuaria, la decisión de cómo se desarrollará la operativa durante un periodo de tiempo en función de la velocidad del viento es altamente subjetiva. Con el objetivo de trasladar ese subjetivismo a una toma de decisiones fundamentada y objetiva surge este proyecto, ideando y proponiendo un software de apoyo. El proyecto se justifica por la necesidad de modelar un sistema que, a partir de un histórico de datos procedente de tres estaciones meteorológicas (anemómetros) repartidas por el patio de contenedores de la terminal, muestre la velocidad del viento en el momento de consulta y la predicción del comportamiento de este fenómeno con, al menos, una hora de antelación.

Palabras clave:

Machine Learning, Predicción cuantitativa, Redes Neuronales Artificiales, Clasificación, Velocidad del viento, Actividad portuaria, APM Terminals, Base de datos, Anemómetros, Lenguaje SQL