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dc.contributor.advisorSingh, Tilakes-ES
dc.contributor.authorMartínez de Salinas Ureta, Ignacioes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)es_ES
dc.date.accessioned2020-07-07T06:33:19Z-
dc.date.available2020-07-07T06:33:19Z-
dc.date.issued2020es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/47702-
dc.descriptionMáster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada/ Master in Smart Industryes_ES
dc.description.abstractEl proyecto consiste en la enumeración de las técnicas utilizadas para el estudio de la Demanda Total de Vehículos Comerciales. Tomando un visión heurística, dentro del trabajo se puede observar la implementación de distintas técnicas: desde un análisis de correlación hasta Dynamic Time Warping. El trabajo también incluye en producto final entregado a la empresa como fruto del proyecto.es-ES
dc.description.abstractThe project consists of the enumeration of the techniques used for the study of the Total Demand of Commercial Vehicles. Taking a heuristic vision, within the work you can observe the implementation of different techniques: from a correlation analysis to Dynamic Time Warping. The work also includes the final product delivered to the company as a result of the project.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherH62-electronica (MII-N)es_ES
dc.titleAn heuristic approach for the study of the Total Demand of Commercial Vehicleses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.keywordsMachine Learning, Forecasting, Correlation, DTW, DBA, SSAes-ES
dc.keywordsMachine Learning, Forecasting, Correlation, DTW, DBA, SSAen-GB
Aparece en las colecciones: H62-Trabajos Fin de Máster

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