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Estudio comparativo de clasificación de avance de proyectos en un marco de complejidad a través de redes neuronales y máquinas de vectores de soporte

Comparative study of classification of project progress in a framework of complexity through neural networks and support vector machines

dc.contributorMelgarejo Rey, Miguel Alberto
dc.creatorGutiérrez Vanegas, Hugo Ernesto
dc.date2024-06-12T20:07:47Z
dc.date2024-06-12T20:07:47Z
dc.date2015-08-18
dc.date.accessioned2025-04-29T21:40:41Z
dc.date.available2025-04-29T21:40:41Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11349/36338
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/95806
dc.descriptionEste trabajo presenta un estudio comparativo de clasificación de avance de proyectos a través de dos modelos computacionales: uno basado en Redes Neuronales y otro basado en Máquinas de Vectores de Soporte, teniendo como referencia aspectos de complejidad en proyectos según el marco TOE (Technical, Organizational and Environmental framework) y una base de datos de proyectos obtenida a partir de la plataforma Seguimiento a Proyectos de Inversión (SPI) del Departamento Nacional de Planeación (DNP). Los proyectos de ingeniería a gran escala tienden al fracaso en sobrecostos y retrasos debido al incremento de su complejidad y la poca importancia que se le atribuye a esta. Lo anterior ha impulsado nuevos paradigmas de estudio de proyectos complejos y la inclusión de métodos de sistemas blandos para modelar la gestión y posibles resultados de los mismos. Este estudio podría ser el punto de partida para la definición de una herramienta de soporte generalizada en la gestión de proyectos a gran escala del DNP.
dc.descriptionThis work presents a comparative study of the classification of projects progression through two computational models: one based on Neural Networks and another based on Support Vector Machines, having as a reference aspects of complexity in projects according to the TOE (Technical, Organizational and Environmental framework) and a database of projects obtained from the National Planning Department (DNP) Investment Monitoring Project (SPI). Large-scale engineering projects tend to fail in cost overruns and delays due to the increase in complexity and the little importance attached to it. This has promoted new paradigms of study of complex projects and the inclusion of methods of soft systems to model the management and possible results of them. This study could be the starting point for the definition of a generalized support tool in DNP's large-scale project management.
dc.formatpdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.rightsOpenAccess
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.subjectDepartamento Nacional de Planeación (DNP).
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectMáquinas de vectores de soporte
dc.subjectTOE (Marco técnico, organizacional y ambiental
dc.subjectSeguimiento a proyectos de inversión (SPI)
dc.subjectIngeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectMáquinas de soporte vectorial
dc.subjectGestión de proyectos
dc.subjectNeural networks
dc.subjectFollow-up on Investment Projects (SPI)
dc.subjectNational Planning Department (DNP)
dc.subjectSupport vector machines
dc.subjectTOE (Technical, organizational and environmental framework)
dc.titleEstudio comparativo de clasificación de avance de proyectos en un marco de complejidad a través de redes neuronales y máquinas de vectores de soporte
dc.titleComparative study of classification of project progress in a framework of complexity through neural networks and support vector machines
dc.typebachelorThesis
dc.typeCreación o Interpretación
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f


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