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dc.contributor.advisorOña López, Juan José De 
dc.contributor.authorGarrido Rodríguez, María Concepción
dc.contributor.otherUniversidad de Granada.es_ES
dc.contributor.otherPrograma de Doctorado en Ingeniería Civil y Arquitecturaes_ES
dc.date.accessioned2019-05-16T11:55:50Z
dc.date.available2019-05-16T11:55:50Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-01-27
dc.identifier.citationGarrido Rodríguez, María Concepción. Análisis de eficiencia de redes neuronales en el estudio de la calidad del servicio en el transporte público. Aplicación al área metropolitana de Granada. Granada: Universidad de Granada, 2016. [http://hdl.handle.net/10481/55743]es_ES
dc.identifier.isbn9788413062082
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/55743
dc.description.abstractActualmente, uno de los retos de los administradores de transporte público es conseguir que éste, en sus distintos modos, sea de uso extendido por los ciudadanos, y una alternativa al vehículo privado. El transporte en vehículo privado es percibido en general como un modo más cómodo, flexible y rápido, que se adecua mejor al ritmo de vida actual. Sin embargo, su uso excesivo genera problemas sociales y ambientales en las ciudades, como la contaminación, las congestiones de tráfico, el ruido, etc., que ponen en peligro la sostenibilidad de la movilidad en ellas. Los servicios de transporte público tienen que competir con otros modos, y garantizar unos servicios de alta calidad y efectivos, para captar viajeros. Dado que el servicio prestado repercute directamente en el pasajero, puede considerarse que la medida de la calidad del servicio es la percepción que el usuario tenga del mismo. Por tanto, el nivel de calidad de un servicio será elevado si sus características se adecuan a las necesidades y expectativas de los usuarios. En los últimos años ha emergido un interés creciente por analizar la calidad del servicio percibida por los usuarios del transporte público, y especialmente qué atributos son más importantes a la hora de hacer una valoración global del nivel de servicio. Se han usado varias técnicas como los modelos de regresión logit o probit, los árboles de decisión o las ecuaciones estructurales, pero hasta la fecha no ha logrado establecerse un consenso sobre qué método es más eficaz y ofrece mejores resultados en el análisis de la calidad del servicio, por lo que es necesario seguir avanzando e incorporando nuevas técnicas de estudio. En esta investigación, se utiliza de forma novedosa la técnica de las redes neuronales artificiales para analizar la calidad del servicio en transporte público. Por tanto, el objetivo de la presente tesis doctoral es determinar la importancia relativa de las variables incluidas en las encuestas realizadas a los usuarios del transporte público utilizando esta técnica de inteligencia artificial. Para ello se ha utilizado una base de datos de 856 encuestas realizadas a los usuarios del sistema de transporte público por autobús del área metropolitana de Granada. Los resultados obtenidos en este estudio muestran que las variables más influyentes detectadas por estos modelos coinciden con las que se han obtenido en otros estudios existentes en la literatura científica mediante otras técnicas, y concretamente se ha realizado una comparativa con la técnica de árboles de decisión utilizando la misma base de datos. Además, en este trabajo de investigación desarrolla una novedosa metodología que mitiga considerablemente la inestabilidad inherente en los modelos de redes neuronales artificiales cuando se determina la importancia relativa de las variables predictoras consideradas en ellos. Esta limitación es bien conocida en la literatura científica por los investigadores en esta materia, y supone una mejora en la estabilidad y en la robustez de los resultados, que puede aplicarse no sólo a este caso concreto de estudio sino a cualquier otro en el que se aplique la técnica de las redes neuronales artificiales.es_ES
dc.description.sponsorshipTesis Univ. Granada.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Granadaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectRedes neuronaleses_ES
dc.subjectInteligencia artificial es_ES
dc.subjectSector de transportes y comunicacioneses_ES
dc.titleAnálisis de eficiencia de redes neuronales en el estudio de la calidad del servicio en el transporte público. Aplicación al área metropolitana de Granadaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.subject.udc656.1
dc.subject.udc004.8
dc.subject.udc5312
dc.subject.udc1203
europeana.typeTEXTen_US
europeana.dataProviderUniversidad de Granada. España.es_ES
europeana.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/en_US
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US


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