Desarrollo de algoritmos de predicción, basados en modelos no paramétricos, para el mercado de compraventa de tractores agrícolas

Moreno Viñuelas, Alberto (2022). Desarrollo de algoritmos de predicción, basados en modelos no paramétricos, para el mercado de compraventa de tractores agrícolas. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas (UPM).

Description

Title: Desarrollo de algoritmos de predicción, basados en modelos no paramétricos, para el mercado de compraventa de tractores agrícolas
Author/s:
  • Moreno Viñuelas, Alberto
Contributor/s:
  • Ruiz García, Luis
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Agronómica
Date: July 2022
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas (UPM)
Department: Ingeniería Agroforestal
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

Full text

[img] PDF - Users in campus UPM only - Requires a PDF viewer, such as GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
Download (5MB)

Abstract

El tractor es el medio de trabajo más utilizado por los agricultores en su día a día. Con el se llevan a cabo las labores necesarias para obtener una producción de calidad. El precio real de los tractores es información que en la mayoría de las ocasiones no está disponible. Además, estos precios van a depender de cada marca comercial, del modelo de tractor (potencia, tracción, variantes, …) en el caso de tractores nuevos. En cambio, en el caso de tractores de segunda mano las variables que determinan el precio son el número de horas operativas que tiene el tractor y el año de fabricación (además de las expuestas para tractores nuevos). Para realizar este trabajo se ha usado la ciencia de datos ya que esta ciencia ayuda a la hora de la toma de decisiones sobre la compra de un tractor. La compra de un tractor requiere una gran inversión para los agricultores, y el precio es uno de los factores que más preocupaciones les causa. Este trabajo se ha llevado a cabo con el fin de predecir, mediante el uso de modelos no paramétricos, el precio de diferentes tractores que se han registrado en una base de datos. Se realiza por un lado la predicción para tractores nuevos y, por otro lado, la predicción del precio de tractores usados. En los ensayos de tractores nuevos el mejor ajuste se ha obtenido usando el modelo Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), obteniéndose valores de R2 ajustada de 0,91-0,97 y, en la mayoría de los ensayos, los que mejores resultados de validación se han obtenido con modelos de Procesos Gaussianos. También han salido satisfactorios los resultados de validación en los ensayos de tractores usados mediante el uso de modelos de procesos gaussianos: GPR 5/2 materno, GPR Racional cuadrático y Exponencial al cuadrado, y el modelo Conjunto: Arboles potenciados (cuando se ha usado como variable predictora únicamente la potencia). La R2 ajustada de los mejores modelos en el caso de tractores usados varía entre 0,86 y 0,93.

More information

Item ID: 72111
DC Identifier: https://oa.upm.es/72111/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:72111
Deposited by: Biblioteca ETSI Agrónomos
Deposited on: 22 Nov 2022 10:42
Last Modified: 22 Nov 2022 10:42
  • Logo InvestigaM (UPM)
  • Logo GEOUP4
  • Logo Open Access
  • Open Access
  • Logo Sherpa/Romeo
    Check whether the anglo-saxon journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo Dulcinea
    Check whether the spanish journal in which you have published an article allows you to also publish it under open access.
  • Logo de Recolecta
  • Logo del Observatorio I+D+i UPM
  • Logo de OpenCourseWare UPM