Pronóstico de la demanda del biodiesel mediante la aplicación de técnicas de machine learning

Orjuela Camargo, Leonardo

Pronóstico de la demanda del biodiesel mediante la aplicación de técnicas de machine learning

dc.contributor.advisor	Gonzalez Veloza, John Fredy
dc.contributor.author	Orjuela Camargo, Leonardo
dc.creator.email	eleoc_78@hotmail.com	spa
dc.date.accessioned	2021-08-13T18:30:35Z
dc.date.available	2021-08-13T18:30:35Z
dc.date.created	2021
dc.description	Este artículo aborda la aplicación de un modelo de pronóstico de Machine Learning para establecer la demanda del principal material utilizado en la perforación de pozos petroleros. Se realizó un análisis de los datos disponibles de la compañía de estudio, permitiendo identificar los cinco materiales con mayor participación en las transacciones diarias de una operación, tomando como dato de entrada del modelo el material Biodiesel que representa el 42% de las transacciones registradas. Posteriormente, se entrenan dos modelos, Arboles de Regresión y Random Forest, se realizó una transformación y limpieza a los datos, se entrenaron dos algoritmos. Finalmente se evalúan estos modelos, usando medidas de error porcentual absoluto medio.	spa
dc.description.abstract	This article addresses the application of a Machine Learning forecasting model to establish the demand for the main material used in drilling oil wells. An analysis of the data available from the study company was carried out, allowing the identification of the five materials with the highest participation in the daily transactions of an operation, taking as input data of the model the Biodiesel material that represents 42% of the registered transactions. Subsequently, two models are trained, Regression Trees and Random Forest, a transformation and cleaning of the data was carried out, two algorithms were trained. Finally, these models are evaluated, using measures of mean absolute percentage error.	spa
dc.format	PDF	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11371/4182
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Fundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.	spa
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.subject.lemb	Combustibles diesel	spa
dc.subject.lemb	Perforación de pozos petroleros	spa
dc.subject.lemb	Estabilización de suelos	spa
dc.subject.lemb	Análisis de regresión logistica	spa
dc.subject.proposal	Modelo de pronóstico	spa
dc.subject.proposal	Perforación de pozos	spa
dc.subject.proposal	Pozos petroleros	spa
dc.subject.proposal	Arboles de Regresión	spa
dc.title	Pronóstico de la demanda del biodiesel mediante la aplicación de técnicas de machine learning	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa