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                <text>La predicción de velocidad de buses de transporte público es relevante tanto para los usuarios como los operadores. Para los usuarios permite generar herramientas que le entreguen información certera sobre aproximación del próximo bus, así como también ayuda en la elección de rutas expeditas según la hora del día. Para los operadores es relevante al momento de planificar recorridos, frecuencias u horarios. Hay literatura de casos exitosos de predicción de velocidad en tiempo real usando algoritmos de aprendizaje estadístico, pero cada trabajo es distinto y son poco comparables debido a la diferencia entre los datos disponibles usados. En este caso, los datos usados corresponden a pulsos de GPS transformados en velocidades. No se encontró bibliografía con los mismos tipos de datos, por lo que consideramos que este caso es nuevo. Así, el objetivo de este trabajo es comparar el desempeño de distintos algoritmos de aprendizaje estadístico incorporando información en tiempo real de dispositivos GPS para predecir velocidades de buses en la ciudad de Santiago de Chile.Se usarán tres algoritmos de aprendizaje estadístico: redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y redes bayesianas, de los que se generan cuatro modelos. Éstos se comparan entre sí, además de con dos modelos benchmark, siendo testeados en tres servicios de buses: 501-ida, C06-ida y 210-ida de Transantiago, el sistema de transporte público de Santiago. El documento abarca desde el procesamiento previo de las velocidades, que son obtenidas a través de pulsos enviados por GPS equipados en los buses, hasta el detalle de cada modelo junto a sus parámetros, mostrando posteriormente los resultados y un análisis de éstos. Basados en este caso de estudio, se concluye que el algoritmo de redes neuronales es el que mejor desempeño muestra con nuestro set de datos, logrando una mejora de hasta 23% sobre la raíz del error cuadrático medio con respecto al mejor de los modelos benchmark. Dado que sólo se contaba con información de GPS, se propone incluir variables explicativas adicionales, como flujo vehicular de espiras magnéticas, información de abordaje de sistemas de pago de tarifas (FCS, Fare Collecting Systems), o información de incidentes en las vías.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2013</text>
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                <text>El objetivo de este documento es mostrar el diseño e implementación de un filtro activo de nueve niveles controlado por medio de un esquema de control llamado Control Predictivo con Estados Finitos. Este método de control se basa en escoger la mejor combinación de variables (manipuladas) con el fin de optimizar una función de costos (la que depende de variables de desempeño del sistema), aprovechando la naturaleza discreta del inversor. Las ventajas de este método de control radican en su simplicidad, dado que es muy fácil de entender, es fácil de ajustar y también es fácil cambiar los objetivos de control e imponer restricciones. Como contraparte, la principal desventaja es que requiere de un sistema de muestreo y control muy rápido para lograr resolver el problema de optimización en tiempo real.</text>
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                <text>El filtro activo está compuesto de un inversor del tipo asimétrico con puentes H en cascada de dos celdas. Las celdas son alimentadas con voltajes en relación 1:3 para así lograr un máximo de 9 niveles de tensión de salida. El filtro activo se opera como una fuente de corriente, en paralelo con la carga no lineal (carga contaminante). Como sistema para la generación de la referencia de las corrientes del filtro, para el caso monofásico, se usó un método muy conocido basado en el control de la corriente de red por medio de un controlador PI. Para el caso trifásico se aplicó la teoría de potencias instantáneas, una técnica ampliamente usada en este tipo de aplicaciones ya que permite controlar en todo momento la corriente necesaria para compensar tanto armónicas como el factor de potencia.</text>
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                <text>Un desafío actual que enfrenta la industria minera es lidiar con el problema de transición minera (TMP por sus siglas en ingles), donde pasamos de un tipo de extracción de mina abierta (Open Pit) a uno de extracción subterránea (Underground), intentando maximizar el valor presente neto (VPN). Este estudio tiene como objetivo desarrollar un algoritmo de optimización capaz de resolver el TMP. El problema es NP-duro, y por lo tanto, computacionalmente intratable. Se comparan tres enfoques ad hoc – solución exacta, Algoritmo exhaustivo y la descomposición de Benders – para diferentes escenarios (basados en problemas de diferente tamaño con horizontes de programación diferentes), utilizando Gurobi y el algoritmo de Bienstock-Zuckerberg (BZ algorithm) para resolver el problema de cielo abierto en los últimos enfoques. El TMP es formulado como un modelo de programación lineal entera mixta, implementado en Python y resuelto con el optimizador de Gurobi. Los resultados muestran que la descomposición de Benders con el algoritmo BZ es superior a los otros enfoques en tiempo de ejecución, costo computacional y factibilidad para abordar problemas de mayor envergadura a cambio de un costo marginal en la calidad del VPN obtenido. Además, se muestra que este algoritmo es el único capaz de encontrar el punto y periodo óptimo de transición, independientemente de la cantidad total de combinaciones de periodos y puntos de ubicación del pilar corona factibles a evaluar. Esto se logra a través de los cortes de optimalidad propuestos en el algoritmo.</text>
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                <text>Esta investigación analiza las preferencias reales de los clientes inmobiliarios en cuanto a materiales, configuración interna, exteriores, localización, plusvalía y seguridad de los departamentos en Santiago de Chile, comuna de Vitacura. La metodología de evaluación fue realizada en base al Modelo de Satisfacción del cliente desarrollado por Noriuki Kano. Mediante el cuestionario de Kano diseñado para descubrir los atributos atractivos, unidimensionales y obligatorios que fue adaptado para un producto inmobiliario, fueron entrevistadas 60 personas seleccionadas aleatoriamente siendo los segmentos objetivos las personas menores a 29 años, entre 30 \2013 49 años y mayores a 50 años.</text>
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                <text>El propósito principal de esta investigación fue identificar, sintetizar, describir, analizar y modelar las reales preferencias de los clientes de departamentos, basados en la aplicación de la metodología de Kano. En su realización, se detectaron los factores claves que le proporcionan valor agregado a un producto inmobiliario, identificando los criterios de elección en la posible compra de un departamento y su relación con su rango etario. Como resultado final de esta investigación, se presenta un modelo de valor para el cliente de productos inmobiliarios donde se muestran las variaciones entre cada segmento estudiado y se obtienen de una manera sencilla y detallada, los atributos que el cliente necesita y espera encontrar cuando compre un departamento, para de esta forma brindarle la mayor satisfacción posible. Los beneficios al aplicar el modelo de valor que se presenta en esta investigación son: encontrar los atributos atractivos que generan el deleite en los clientes, una alta satisfacción del cliente debido a comprar un producto con los atributos que ellos requieren, y también una consecuente mejoría en la velocidad de ventas del producto inmobiliario.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2013</text>
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                <text>Existen métodos geofísicos no invasivos que permiten inferir las propiedades dinámicas de un sitio. Los métodos sísmicos basados en ondas superficiales son comúnmente usados para determinar las propiedades elásticas de los suelos, pero al ser métodos indirectos, existe un grado de incertidumbre importante que requiere ser estudiado. El principal objetivo de esta investigación es estudiar la aplicación del análisis multi-canal de ondas superficiales en sus variantes activa y pasiva, para obtener el perfil de velocidades de ondas de corte en diferentes tipos de suelos. El análisis espectral frecuencia-número de onda (f-k) y el método de autocorrelación espacial (SPAC) son utilizados para evaluar las propiedades dispersivas de cada sitio, mientras que el algoritmo del vecindario es usado para resolver el problema inverso asociado y así obtener el perfil de velocidades de ondas de corte.</text>
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                <text>Aplicación de métodos geofísicos basados en ondas superficiales para la caracterización sísmica de suelos : aplicación a la microzonificación sísmica del norte y poniente de Santiago</text>
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                <text>Existe un amplio desarrollo de técnicas orientadas a definir cuáles son los componentes&#13;
críticos de un equipo, y cuándo y cómo deben pasar por un proceso de mantenimiento, sin&#13;
embargo, aún existe una oportunidad de mejora en cuanto al desarrollo y eficiencia del&#13;
proceso mismo de mantención. La investigación, desarrollada con el apoyo de una&#13;
importante minera subterránea en Chile, tiene por objetivo poner a prueba la hipótesis de&#13;
que la implementación de técnicas de minería de procesos (sub-disciplina de las Ciencias&#13;
de Datos) en los ciclos de mantenimiento de equipos mineros (LHD - Load Haul Dump)&#13;
permitirá optimizar el flujo de trabajo. Esto se logra mediante análisis orientado a&#13;
procesos. Para ello, se requiere llevar datos de bajo nivel a un log de eventos apropiado.&#13;
Este trabajo presenta la primera integración de DES y minería de procesos para generar&#13;
un log de eventos desde data de bajo nivel y determinar los cuellos de botella y su impacto&#13;
en el ciclo de mantenimiento de los equipos de minería subterránea. El diagnóstico&#13;
generado desglosa pérdidas operativas de aproximadamente 23.800 hrs de equipo&#13;
detenido por año, con un costo, por no producción de cerca de 1,12 MUSD/año. La&#13;
detección de estas brechas permite identificar oportunidades de mejora, evaluar cada caso&#13;
y definir acciones correctivas para lograr una mejor gestión del proceso de mantención.</text>
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                <text>Este trabajo presenta la implementación del modelo de adaptabilidad finita robusta propuesto por Bertsimas y Dunning (2016) aplicado a la planificación de cosecha de viñas con incertidumbre en la capacidad de procesamiento de la uva y su comparación con otros modelos de optimización, a través del uso de medidas geométricas calculadas a partir de sus conjuntos de soluciones factibles. Primero se muestra el problema de planificación de cosechas desarrollado por Ferrer et al. (2008). Luego, se exponen los modelos de optimización que se utilizarán en el análisis que corresponden a modelos estocástico de dos etapas, robusto con conjunto de incertidumbre poliedral, robusto ajustable utilizando reglas lineales afines y el modelo de adaptabilidad finita. Además, se establece el efecto de la variabilidad de los datos en la función objetivo de un problema de optimización como se muestra en Vera (2014), donde se muestra un indicador de robustez construido a partir de medidas geométricas del conjunto de soluciones factibles del problema. Junto con lo anterior, se muestra cómo se realizarán las estimaciones de estas medidas. En este trabajo se probó la factibilidad de usar modelos robustos ajustables en la planificación de cosechas de vino. Además, el nuevo modelo muestra mayor robustez con respecto a todos los demás modelos de acuerdo a las medidas geométricas propuestas. Esta mayor robustez es cuantificada al analizar el comportamiento de los dos modelos adaptables ante variaciones de los datos. Este análisis evidencia, tal como indican las medidas geométricas, que el modelo de Bertsimas y Dunning presenta menos variaciones en su valor objetivo que su par ajustable afín ante las mismas perturbaciones de los datos, lo que da indicios de la utilidad de estas medidas como un indicador de robustez.</text>
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                <text>Se emplearon técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural sobre una encuesta de satisfacción de la industria del retail con el objetivo de obtener información relevante del texto contestado que no se puede obtener a partir de los indicadores de nivel de satisfacción tradicionales. El trabajo se enfocó en el análisis de diferentes modelos de clasificación multi-label de texto y de resumen extractivo de texto.&#13;
Se construyó un baseline de clasificación de texto en que se utilizó FastText para modelar el lenguaje. Se expone un análisis de cómo distintos factores del preprocesamiento de texto afectan en el rendimiento de clasificación. Los resultados indican que la corrección de faltas de ortografía mejora la clasificación de los textos y el aumento artificial de datos aumenta la precisión, pero disminuye la exhaustividad. La implementacion del modelo de propósito general BERT mejora sustancialmente el rendimiento de clasificación de textos respecto del baseline. Se muestra que la corrección ortográfica es relevante en el rendimiento de clasificación y que los textos cortos se clasifican de mejor manera.&#13;
Los experimentos de resumen extractivo de texto logran resumir los hechos relevantes mejor que métodos propuestos en otros trabajos y mejor que seleccionando al azar. La incorporación de información de clasificación de texto mejora la calidad del resumen extraído.&#13;
Se comparan los resultados de la clasificación de las encuestas con los índices de satisfacción tradicionales. Se encuentra que los clientes comentan sobre más aspectos negativos que positivos y que éstos no se ven reflejados en el índice de satisfacción.</text>
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                <text>Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2013</text>
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                <text>Las emisiones de efecto invernadero (GEI) son causantes del calentamiento global, con emisiones de anhídrido carbónico (CO2) del orden de las 10 Giga toneladas de carbono al año, lo que acerca la concentración de ese gas en la atmósfera a las 400 ppm, y sigue creciendo a una tasa de 3 ppm por año, descontando la captura natural de la biosfera. El objetivo de este documento es generar una evaluación técnica y económica para implementar la tecnología de Captura y Almacenamiento de CO2 en las centrales a carbón para que estas puedan seguir operando pero con una reducción de emisiones de CO2, de modo de convertirla en una tecnología sustentable. Primero, se cuantifican las emisiones producto de este tipo de centrales eléctricas en Chile desde 1970, dando como resultado un valor de emisiones acumuladas durante ese periodo de 283 MtCO2. Lo anterior justificaría la aplicación de la tecnología CAC para reducir emisiones de CO2. Se identifican nueve áreas de desarrollo termoeléctrico a carbón, lugares donde se focaliza el análisis de implementación CAC, caracterizando cada sector, evaluando económicamente las opciones de almacenamiento y captura.</text>
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                <text>La evaporación a través del suelo puede constituir uno de los principales procesos de descarga de un acuífero. Esto resulta especialmente cierto cuando se trata de cuencas desérticas en donde el recurso subterráneo cobra vital importancia. El objetivo del presente trabajo consistió en aplicar un modelo numérico que permita predecir curvas de evaporación en función de la profundidad del nivel freático a partir de las características hidrodinámicas de un suelo. Interesa además estudiar la predicción en los casos en que se obtienen estas características a partir de información de granulometría básica.</text>
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                <text>Se aplicó un modelo numérico (VS2D) para simular el flujo vertical a través de la zona no saturada. Para describir las características hidrodinámicas del suelo se midió en el laboratorio la curva de succión y la conductividad hidráulica saturada para una arena fina. Se utilizó un lisímetro convencional para medir el flujo evaporativo en una columna de suelo. A partir de la granulometría se estimaron las curvas h(O) y K(O) haciendo uso de una \201Cfunción de pedotransferencia\201D (PTF) basada en el método de redes neuronales. Los ajustes realizados a partir de la granulometría mostraron diferencias importantes con las curvas medidas en el laboratorio, sin embargo constituyen una buena referencia cuando no hay información de fácil acceso. Los resultados obtenidos mediante la modelación numérica mostraron discrepancias con las mediciones experimentales. Se obtuvieron profundidades de desacoplamiento entre 60 y 80 cm. El modelo numérico se mostró muy sensible ante cambios en los parámetros de van Genuchten asociados a la altura de la franja capilar y ante cambios en el valor de la conductividad hidráulica saturada. Para la validación del modelo se requiere de mayor información experimental.</text>
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