4 resultados para Análisis cluster
em Universidad de Alicante
Resumo:
En el trabajo se aborda el estudio del espectacular crecimiento de la movilidad interior en la década de los noventa en España describiendo los principales rasgos de los flujos y las tasas migratorias. Además, se establecen las diferencias entre el actual patrón migratorio y el de los años sesenta. A partir del conjunto de las variables migratorias provinciales y utilizando la técnica de análisis cluster se establece una tipología migratoria de las provincias españolas. Con dicha clasificación se comprueba, además, la existencia de una clara correspondencia entre la conducta migratoria y la dinámica de las principales variables socioeconómicas provinciales.
Resumo:
En este trabajo se estudia el uso de las nubes de puntos en 3D, es decir, un conjunto de puntos en un sistema de referencia cartesiano en R3, para la identificación y caracterización de las discontinuidades que afloran en un macizo rocoso y su aplicación al campo de la Mecánica de Rocas. Las nubes de puntos utilizadas se han adquirido mediante tres técnicas: sintéticas, 3D laser scanner y la técnica de fotogrametría digital Structure From Motion (SfM). El enfoque está orientado a la extracción y caracterización de familias de discontinuidades y su aplicación a la evaluación de la calidad de un talud rocoso mediante la clasificación geomecánica Slope Mass Rating (SMR). El contenido de la misma está dividido en tres bloques, como son: (1) metodología de extracción de discontinuidades y clasificación de la nube de puntos 3D; (2) análisis de espaciados normales en nubes de puntos 3D; y (3) análisis de la evaluación de la calidad geomecánica de taludes rocoso mediante la clasificación geomecánica SMR a partir de nubes de puntos 3D. La primera línea de investigación consiste en el estudio de las nubes de puntos 3D con la finalidad de extraer y caracterizar las discontinuidades planas presentes en la superficie de un macizo rocoso. En primer lugar, se ha recopilado información de las metodologías existentes y la disponibilidad de programas para su estudio. Esto motivó la decisión de investigar y diseñar un proceso de clasificación novedoso, que muestre todos los pasos para su programación e incluso ofreciendo el código programado a la comunidad científica bajo licencia GNU GPL. De esta forma, se ha diseñado una novedosa metodología y se ha programado un software que analiza nubes de puntos 3D de forma semi-automática, permitiendo al usuario interactuar con el proceso de clasificación. Dicho software se llama Discontinuity Set Extractor (DSE). El método se ha validado empleando nubes de puntos sintéticas y adquiridas con 3D laser scanner. En primer lugar, este código analiza la nube de puntos efectuando un test de coplanaridad para cada punto y sus vecinos próximos para, a continuación, calcular el vector normal de la superficie en el punto estudiado. En segundo lugar, se representan los polos de los vectores normales calculados en el paso previo en una falsilla estereográfica. A continuación se calcula la densidad de los polos y los polos con mayor densidad o polos principales. Estos indican las orientaciones de la superficie más representadas, y por tanto las familias de discontinuidades. En tercer lugar, se asigna a cada punto una familia en dependencia del ángulo formado por el vector normal del punto y el de la familia. En este punto el usuario puede visualizar la nube de puntos clasificada con las familias de discontinuidades que ha determinado para validar el resultado intermedio. En cuarto lugar, se realiza un análisis cluster en el que se determina la agrupación de puntos según planos para cada familia (clusters). A continuación, se filtran aquellos que no tengan un número de puntos suficiente y se determina la ecuación de cada plano. Finalmente, se exportan los resultados de la clasificación a un archivo de texto para su análisis y representación en otros programas. La segunda línea de investigación consiste en el estudio del espaciado entre discontinuidades planas que afloran en macizos rocosos a partir de nubes de puntos 3D. Se desarrolló una metodología de cálculo de espaciados a partir de nubes de puntos 3D previamente clasificadas con el fin de determinar las relaciones espaciales entre planos de cada familia y calcular el espaciado normal. El fundamento novedoso del método propuesto es determinar el espaciado normal de familia basándonos en los mismos principios que en campo, pero sin la restricción de las limitaciones espaciales, condiciones de inseguridad y dificultades inherentes al proceso. Se consideraron dos aspectos de las discontinuidades: su persistencia finita o infinita, siendo la primera el aspecto más novedoso de esta publicación. El desarrollo y aplicación del método a varios casos de estudio permitió determinar su ámbito de aplicación. La validación se llevó a cabo con nubes de puntos sintéticas y adquiridas con 3D laser scanner. La tercera línea de investigación consiste en el análisis de la aplicación de la información obtenida con nubes de puntos 3D a la evaluación de la calidad de un talud rocoso mediante la clasificación geomecánica SMR. El análisis se centró en la influencia del uso de orientaciones determinadas con distintas fuentes de información (datos de campo y técnicas de adquisición remota) en la determinación de los factores de ajuste y al valor del índice SMR. Los resultados de este análisis muestran que el uso de fuentes de información y técnicas ampliamente aceptadas pueden ocasionar cambios en la evaluación de la calidad del talud rocoso de hasta una clase geomecánica (es decir, 20 unidades). Asimismo, los análisis realizados han permitido constatar la validez del índice SMR para cartografiar zonas inestables de un talud. Los métodos y programas informáticos desarrollados suponen un importante avance científico para el uso de nubes de puntos 3D para: (1) el estudio y caracterización de las discontinuidades de los macizos rocosos y (2) su aplicación a la evaluación de la calidad de taludes en roca mediante las clasificaciones geomecánicas. Asimismo, las conclusiones obtenidas y los medios y métodos empleados en esta tesis doctoral podrán ser contrastadas y utilizados por otros investigadores, al estar disponibles en la web del autor bajo licencia GNU GPL.
Resumo:
En el actual marco de globalización, el análisis de la competitividad turística es cada vez más importante para los destinos, que se enfrentan a un mayor número de competidores y a una sociedad cambiante en relación a gustos, motivos del viaje y formas de moverse. Ante esta perspectiva de cambio, la innovación parece haberse convertido en uno de los principales elementos para la dotación de ventajas competitivas y diferenciación entre rivales. Paralelamente, el análisis de los cluster turísticos ha derivado que de su formación se obtienen incrementos muy importantes en materia de innovación, gracias a la relación competencia-colaboración que tiene lugar entre empresas. Pero hasta la fecha, en el turismo esta relación ha tenido lugar en un marco de cluster industrial, relegando a un segundo plano la innovación como elemento competitivo frente a otra serie de dotaciones. En este documento sin embargo se expone la necesidad de generar clusters basados en la innovación como principal fórmula para evolucionar de acuerdo a las necesidades de la demanda y a las características del mercado, situando a los destinos en una situación de vanguardia y sostenibilidad. El papel de las Universidades y del capital humano serán fundamentales para la adaptación del turismo en una industria centrada en la innovación.
Resumo:
This paper analyses the application of the cluster concept to tourist destinations using Benidorm as a case study. A questionnaire was administered to tourism firms based in Benidorm in order to determine whether this destination currently constitutes a tourism cluster or whether it possesses the ideal characteristics to become a cluster with the private agents' collaboration, that is, whether it is a potential cluster. The results obtained from this research indicate that Benidorm's success is not derived from the presence of a cluster due to a series of elements that prevent its existence. In this destination there is a need to strengthen cooperation between public and private agents (especially in those areas that determine the competitive advantage of the destination) and to design a strategy based on shared goals. Both of these elements are fundamental for the characterisation of a cluster.