dc.contributor.author | Abarca Álvarez, Francisco Javier | |
dc.contributor.author | Campos Sánchez, Francisco Sergio | |
dc.contributor.author | Reinoso Bellido, Rafael | |
dc.date.accessioned | 2022-11-16T10:13:04Z | |
dc.date.available | 2022-11-16T10:13:04Z | |
dc.date.issued | 2017-11-24 | |
dc.identifier.citation | Abarca-Alvarez, F. J., Campos-Sánchez, F. S., & Reinoso-Bellido, R. (2017). Metodología de ayuda a la decisión mediante SIG e Inteligencia Artificial: aplicación en la caracterización demográfica de Andalucía a partir de su residencia. Estoa. Revista De La Facultad De Arquitectura Y Urbanismo De La Universidad De Cuenca, 6(11), 33–51. [https://doi.org/10.18537/est.v006.n011.a03] | es_ES |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10481/77997 | |
dc.description.abstract | Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) han sido ampliamente
utilizados para el almacenamiento y gestión de la información
territorial, mostrándose especialmente útiles para el análisis y para
la verificación de hipótesis previamente formuladas y con componentes
espaciales relevantes. Existen metodologías heurísticas que en contextos
como los actuales, de sobre-abundancia de datos, permiten evidenciar sus
coherencias, sin requerir necesariamente hipótesis o formulaciones previas
para generar conocimiento. Se propone el uso combinado de (i) técnicas
procedentes de la Inteligencia Artificial, como son las Redes Neuronales
Artificiales (ANN) del tipo Mapa Auto-organizado (SOM), que han
demostrado ser muy eficaces y robustas clasificando y caracterizando perfiles
en los datos; integradas con (ii) técnicas de Machine Learning como son los
árboles de decisión, singularmente funcionales en la creación de modelos
predictivos e interpretables para formular hipótesis explicativas de los
perfiles anteriores a partir de otras variables diferenciadas. La investigación
plantea combinar SIG, SOM y árboles de decisión para la construcción de
modelos explicativos de los perfiles demográficos y sociales de Andalucía, a
partir de datos de bajo coste sobre la dimensión residencial. Se verifica la
viabilidad de tales modelos predictivos y su alto valor para la comprensión y
para la toma de decisiones sobre tales territorios. | es_ES |
dc.description.abstract | Geographic Information Systems (GIS) have been widely used for the storage
and management of territorial information, being especially useful for the
analysis and verification of previously formulated hypotheses and coexisting
with relevant spatial components. There are heuristic methodologies that, in
contexts such as the present one, of data over-abundance, allow showing
their coherence, not necessarily requiring hypotheses or previous
formulations to generate knowledge. The combined use of (i) Artificial
Intelligence techniques such as the Artificial Neural Network (ANN), namely
the Self-Organized Maps (SOM), is proposed. They are very effective and
robust by classifying and characterizing profiles in the data. They interact with
(ii) machine learning techniques such as decision trees, which are singularly
functional in the creation of predictive and interpretable models, with the
intention of formulating explanatory hypotheses of the previous profiles,
working with other different variables. The research proposes the
combination of GIS, SOM and decision trees for the construction of
explanatory models of the demographic and social profiles of Andalusia,
based on low cost data on the residential dimension. The feasibility of such
predictive models and their great value for understanding and as decision
support on such territories are evaluated satisfactorily. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad de Cuenca | es_ES |
dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.subject | Árbol de decisión SIG | es_ES |
dc.subject | DSS | es_ES |
dc.subject | Mapa auto-organizado | es_ES |
dc.subject | GIS | es_ES |
dc.subject | Decision tree | es_ES |
dc.subject | DSS | es_ES |
dc.subject | Self-organizing map | es_ES |
dc.subject | SOM | es_ES |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_ES |
dc.subject | Artificial intelligence | es_ES |
dc.title | Metodología de ayuda a la decisión mediante SIG e Inteligencia Artificial: aplicación en la caracterización demográfica de Andalucía a partir de su residencia | es_ES |
dc.title.alternative | Methodology of Decision Support through GIS and Artificial Intelligence: Implementation for Demographic Characterization of Andalusia based on Dwelling | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.18537/est.v006.n011.a03 | |
dc.type.hasVersion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |