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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorCornejo, Magdalena
dc.contributor.authorBello, Leandroes_AR
dc.date.accessioned2023-12-06T12:53:17Z
dc.date.available2023-12-06T12:53:17Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/12181
dc.description.abstractEn cualquier industria, conocer con antelación la demanda permite una asignación de recursos óptima. En la industria aeronáutica, uno de los tantos recursos a asignar es la capacidad; es decir la cantidad de asientos que se van a destinar a la venta. Cualquier asiento que no se venda en una ruta, es un asiento que podría haberse vendido en otra. Es por este motivo que tener estimaciones de demanda precisas tiene mucho valor, permitiendo que las decisiones de último momento afecten lo menor posible a la compañía. En el presente trabajo se utilizan múltiples técnicas de aprendizaje estadístico y automático para estimar la demanda de pasajeros para 10 rutas de cabotaje en 3 meses de una aerolínea argentina. Posteriormente, con la información de demanda estimada, se reasignará la capacidad total de la que se dispone, en pos de maximizar los ingresos totales durante esos meses. El mejor resultado de predicciones se obtuvo con un modelo de redes neuronales encoder-decoder con mecanismo de atención. Se ajustaron múltiples modelos estadísticos lineales y basados en árboles, pero ninguno lo hizo mejor que los modelos de redes neuronales. Finalmente, la asignación de capacidad que maximizaba el ingreso se logró mediante el planteo de un problema de programación lineal entera.es_AR
dc.format.extent126 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.publisherUniversidad Torcuato Di Tellaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectAviación Civiles_AR
dc.subjectCivil Aviationes_AR
dc.subjectDemandaes_AR
dc.subjectAsignacion de recursoses_AR
dc.subjectResource allocationes_AR
dc.titleMétodos de Aprendizaje Estadístico y Automático para la Estimación del Load Factor y Asignación de Capacidad para una Aerolíneaes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaes_Ar
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
dc.subject.keywordAprendizaje automáticoes_AR
dc.subject.keywordAprendizaje estadísticoes_AR
dc.subject.keywordRedes neuronales encoder-decoderes_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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