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Diseño óptimo de minería subterránea auto-soportadaGrigaliunas Gompertz, María Camila January 2016 (has links)
Magíster en Minería.
Ingeniera Civil de Minas / La presente investigación trata la obtención del diseño óptimo en minería subterránea auto-soportada, específicamente Sublevel Stoping (SLS) sin relleno. Se tiene como objetivo general la generación e implementación de un modelo de optimización que permita la obtención del layout óptimo de caserones. Esto, con el fin de maximizar el beneficio asociado a la extracción en cualquier proyecto a ser explotado por este método.
Principalmente, se generó un modelo de optimización binaria en el cual se tiene como función objetivo la maximización del beneficio de los caserones a extraer. Asimismo, se incorporaron restricciones técnico-operacionales que corresponden a la imposición de no traslape de caserones, y las restricciones relacionadas con la incorporación de pilares y losas. Con el fin de comparar los resultados, se utilizó el modelo heurístico de diseño de caserones del autor D.S.S. Sandanayake, el cual genera una familia de sets únicos de caserones que cumplen con las restricciones impuestas anteriormente, incorporando una restricción al número de soluciones (Parámetro de la heurística) para la implementación computacional factible del modelo.
Para estudiar lo anterior, se generaron 5 casos de estudio asociados a distintas cantidades de caserones factibles como input. Cada uno consistió a su vez en 10 modelos variantes en ley media, lo que se traduce en un total de 200 corridas; 150 asociadas a tres parámetros de la heurística distintos. Las restantes 50 se corrieron por medio del modelo lineal. Es de resaltar que estas realizaciones se generaron para archivos de caserones factibles con niveles predefinidos, por lo que sólo se activan las restricciones de traslape y pilares contiguos. Asimismo, se generó un caso de estudio general, el cual consistió en un modelo de caserones que se corrió de forma similar a los casos anteriores; sin embargo, se incorporó una corrida asociada al archivo de caserones sin predefinición de niveles para el modelo de Envolvente Económica (modelo lineal).
Los resultados reflejan la eficacia del modelo lineal ya que permite asegurar la optimalidad de los resultados, y es posible correrlo en tiempos razonables. Se tiene que el modelo lineal con niveles genera un resultado 17.17% mayor en comparación al modelo heurístico, con tiempos de ejecución razonables (segundos-minutos en comparación a horas con el modelo de Sandanayake). A su vez, el modelo lineal libre entrega resultados 4.70% mejores que el modelo restringido a niveles; pero a un costo computacional mayor (66 [hrs] extra).
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Construcción y validación de una metodología de seguimiento para modelos de regresión logísticaCovarrubias Mondaca, Gabriela Esmeralda January 2012 (has links)
Este trabajo de título tiene por objetivo general construir, implementar y validar una metodología de seguimiento no supervisada, para detectar cambios significativos en la distribución de las variables, en modelos de regresión logística.
El problema de seguimiento corresponde a detectar cambios en un modelo de minería de datos cuando éste es construido usando bases de datos no-estacionarias, es decir, conjuntos de información a los cuales constantemente se les están agregando nuevas observaciones. La consecuencia de estos cambios es que progresivamente el modelo perderá validez, por lo que deberá ser recalibrado en algún momento.
El enfoque desarrollado para las metodologías propuestas es que cada parámetro de un modelo de regresión logística asociado a la variable x_i del modelo posee un intervalo de confianza donde se presume que se encuentra su valor real. El supuesto es que si la población cambia de tal manera que el nuevo parámetro estimado está fuera de este intervalo, entonces el modelo no es válido para esa nueva muestra.
Se considera que el cuociente entre las medias es una buena medida del cambio entre dos muestras, solamente que no considera el efecto de la forma de la distribución. Es por ello que se corrige la media dividiéndola por la varianza muestral, obteniendo un coeficiente llamado ICV. Se plantean dos modelos a contrastar con el intervalo de cambio máximo: ICV-1 que corresponde al módulo de la diferencia del ICV de cada muestra e ICV-2 que corresponde al cuociente de dichos valores.
Se construyó un modelo de regresión logística utilizando una base datos de comportamiento crediticio, cuyo error de predicción total fue de 23,3%. Con los parámetros de este modelo se construyeron los intervalos de cambio máximo para cada variable y se las perturbó de tres maneras distintas para proceder a la validación.
Al aplicar los modelos propuestos, junto con otras metodologías de seguimiento, se concluye que ICV-1 presenta problemas debido a la forma en que se ha definido el intervalo de cambio máximo e ICV-2 tiene un buen rendimiento, comparable con el de Stability Index y la Distancia de Hellinger y considerablemente mejor que el test K-S y el test Chi-cuadrado.
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Desarrollo y evaluación de metodologías para la aplicación de regresiones logísticas en modelos de comportamiento bajo supuesto de independenciaBiron Lattes, Miguel Ignacio January 2012 (has links)
Ingeniero Civil Industrial / El presente documento tiene por objetivo desarrollar y evaluar una metodología de construcción de regresiones logísticas para scorings de comportamiento, que se haga cargo del supuesto de independencia de las observaciones inherente al método de estimación de máxima verosimilitud.
Las regresiones logísticas, debido a su facilidad de interpretación y a sus buen desempeño, son ampliamente utilizadas para la estimación de modelos de probabilidad de incumplimiento en la industria financiera, los que a su vez sirven múltiples objetivos: desde la originación de créditos, pasando por la provisión de deuda, hasta la pre aprobación de créditos y cupos de líneas y tarjetas. Es por esta amplia utilización que se considera necesario estudiar si el no cumplimiento de supuestos teóricos de construcción puede afectar la calidad de los scorings creados.
Se generaron cuatro mecanismos de selección de datos que aseguran la independencia de observaciones para ser comparados contra el método que utiliza todas las observaciones de los clientes (algoritmo base), los que posteriormente fueron implementados en una base de datos de una cartera de consumo de una institución financiera, en el marco de la metodología KDD de minería de datos.
Los resultados muestran que los modelos implementados tienen un buen poder de discriminación, llegando a superar el 74% de KS en la base de validación. Sin embargo, ninguno de los métodos propuestos logra superar el desempeño del algoritmo base, lo que posiblemente se debe a que los métodos de selección de datos reducen la disponibilidad de observaciones para el entrenamiento, lo que a su vez disminuye la posibilidad de poder construir modelos más complejos (mayor cantidad de variables) que finalmente entreguen un mejor desempeño.
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Modelo predictivo del no pago de giros relacionados con el Formulario 29 para el Servicio de Impuestos Internos de ChileCifuentes Moreira, Javiera Ignacia January 2016 (has links)
Ingeniera Civil Industrial / El Servicio de Impuestos Internos es la institución encargada de velar por el cumplimiento tributario en Chile. Uno de sus deberes es fiscalizar el pago de impuestos y emitir cobros llamados giros de impuestos, cuando el pago no se realiza en forma correcta. En el último tiempo, estos giros no han tenido buenas tasas de pago, lo que preocupa y motiva a generar acciones para mejorarlas con el fin de aumentar la recaudación fiscal.
El objetivo de este trabajo de memoria es construir un modelo que permita predecir la probabilidad de no pago de un giro específico generado por una declaración y pago incorrecto del formulario F29 para los segmentos de Micro y Pequeña Empresa, con el que el SII pueda tomar decisiones como la priorización o mayor uso de recursos en acciones preventivas y/o paliativas del no pago.
Para lograr este objetivo, primero se estudia el caso y se recopilan variables de los contribuyentes, sus negocios y sus pagos del F29, existentes en la base de datos del SII, y se generan otras nuevas, totalizando 50 variables, que se anexan a una base de giros. Luego de una limpieza de datos quedan 292.940 giros, y con el 60% de ellos se entrenan diferentes modelos predictivos de árboles de decisión, incluyendo modelos Random Forest, y regresiones logísticas. De la comparación de sus resultados, se escoge un modelo CHAID por su facilidad de interpretación y aplicabilidad. Este modelo cuenta con un Accuracy de 78,2%, una Precisión de 83,1% y 65,6% de Especificidad, mientras que las variables más importantes para describir el no pago son en mayor medida el tipo de giro que se está pagando, la cantidad de veces que el valor del giro representa el pago mensual promedio de impuestos, y luego el valor de la deuda.
Con el entendimiento de las reglas del árbol se generan propuestas acción para el SII. Para los giros con mayor probabilidad de no pago se recomienda generar estudios para verificar la existencia de malas prácticas contables, y para los de baja probabilidad, se recomienda prevenir los giros mediante campañas educativas. En relación a la cobranza de los giros, se propone que la Tesorería General de la República, institución encargada de ello, priorice los giros con mayor propensión a no ser pagados ya que el resto podrían ser pagados en los plazos estipulados. El beneficio económico de esta cobranza es positivo, sumando 1.300 millones extras a la recaudación actual. Finalmente, como trabajo futuro se proyecta la aplicación de las propuestas y la medición de su efectividad a través del desarrollo de diseños experimentales. / 13-10-2021
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Estabilidade assintótica de modelos logísticos com retardamento / Asymptotic stability for logistic models with delayPereira, Juliana Rodrigues Dionisio 20 May 2013 (has links)
Esta dissertação tem como objetivo principal estudar a estabilidade assintótica de Equações Diferenciais com Retardamento utilizando as técnicas desenvolvidas por Faria e Liz (2003). Para analisar a estabilidade assintótica, a abordagem utilizada neste trabalho é a de impor uma condição de dominância do termo sem retardo sobre a parte com retardo, possibilitando o estudo de soluções oscilatórias. Além disso, o estudo culminará em um teorema que garante essa estabilidade em uma Equação do tipo Lotka-Volterra, para a qual o método de Liapunov não se aplica. Para atingir o objetivo, estudou-se inicialmente a teoria geral de estabilidade de Equações Diferenciais Funcionais e a teoria de estabilidade para alguns tipos dessas equações / This paper\'s main objective is to study the asymptotic stability of Dierential Equations with Delay using the techniques developed by Faria and Liz (2003). To analyze the asymptotic stability, the approach used in this study is to impose a condition of dominance of the term without delay on the part delayed, allowing the study of oscillatory solutions. In addition, the study will culminate in a theorem ensures such stability in an equation Lotka-Volterra type, for which the Liapunov method does not apply. To achieve the objective, we studied initially the general theory of stability of Functional Dierential Equations and stability theory for some types of these equations
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Desarrollo de un modelo predictivo para detectar casos de fraude interno en una institución bancariaGarcía Jurado, Diego Ignacio January 2016 (has links)
Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo desarrolla metodologías de minería de datos y analítica para, a partir de datos transaccionales de una institución bancaria nacional, generar un modelo predictivo que sea capaz de detectar sospechosos de la comisión de fraude interno. Es decir, fraude cometido por empleados de la misma institución.
El banco posee 11.723 empleados, cerca de 3,6 millones de clientes y más de 500 sucursales, lo que genera alrededor de 21 millones de transacciones diarias. Debido a que se cuenta exclusivamente con 5 registros de fraude, se opta por abordar el problema desde una óptica de modelos no supervisados, que permiten extraer conocimiento de los datos sin tener información a priori de ellos.
Se utilizan tres modelos para generar con cada uno una lista de sospechosos de haber cometido fraude interno, ya sea por semejanza con los fraudes, o por presentar un comportamiento que se desvía del comportamiento común del resto de los datos (outlier). Primero se utilizan medidas de distancia para encontrar los vecinos más cercanos a cada uno de los registros de fraude, luego se implementa el algoritmo Local Outlier Factor (LOF) que es capaz de identificar outliers a partir de la búsqueda de diferencias significativas entre la densidad de un dato y la de sus vecinos. Posteriormente se usa Análisis de Componentes Principales (PCA), que sirve para reducir la dimensionalidad de los datos generando combinaciones lineales de las variables, para ver la ubicación topológica de los registros de fraudes y seleccionar sospechosos que se encuentren en su entorno. Finalmente se consolida una lista con los sospechosos entregados por los tres criterios, por medio de majority voting, considerando exclusivamente los que son considerados sospechosos por al menos 2. Este conjunto de metodologías genera un modelo con un lift de 61,18.
Así se obtiene una lista de 74 usuarios sospechosos que presentan una media de transacciones diarias muy por debajo del resto de los datos, especialmente en las variables consulta de datos básicos de la cuenta y localización de personas. Además de presentar un tiempo promedio entre transacciones inferior al resto de los datos. / 30/11/2021
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Modelo multivariable de ingreso de dilución en minería de CavingArancibia Guevara, Lenin Salvador January 2017 (has links)
Ingeniero Civil de Minas / El método de explotación de Block/Panel Caving tiene dentro de sus dificultades principales evitar o retrasar la entrada temprana de dilución, pues genera un perjuicio económico a los proyectos mineros. Es por ello que se han generado una serie de herramientas que permiten simular el comportamiento de la dilución, pero con resultados deficientes y con enfoque en el largo plazo.
Por eso que el presente trabajo, tiene como objetivo generar modelos de predicción que permitan emular el comportamiento de la dilución a escala operacional, mediante evaluación de condiciones de entorno y variables operacionales.
Mediante la utilización de la metodología de construcción de modelos de regresión logística para casos raros, donde la variable dependiente es la primera entrada de dilución para extracciones menores al 100% de la columna in-situ. Y las variables independientes o predictoras son tanto de entorno (alturas de columna in-situ, porcentaje de columna in-situ extraída, estado de vecinos) como operacionales (velocidad de extracción y uniformidad del tiraje).
Se generan modelos para cada sector de la mina El Salvador (ICE, ICW, IN e IW) donde se puede distinguir diferencias en las variables de los modelos, dependiendo del tipo de mecanismo de entrada de dilución que gobierna al sector. Entonces para modelos de entrada lateral de dilución las variables a considerar son: estado de vecinos, uniformidad del tiraje y alturas de columnas in-situ; y para modelos de entrada vertical son: estado vecinos, uniformidad del tiraje, alturas de columnas in-situ y porcentaje de la columna in-situ extraída; también para IW que tiene entrada de dilución debido a un estallido de roca las variables son: estado vecinos, uniformidad del tiraje, velocidad de extracción y alturas de columnas in-situ.
Los modelos resultan de una buena calidad, donde se obtienen precisiones sobre el 80%, salvo para IW donde la precisión alcanza sólo 76%. Además los modelos minimizan de forma eficaz los errores asociados al PED (punto de entrada de la dilución) donde se obtienen errores totales del PED (RMSE) menores al 30%, a excepción de IW donde el RMSE es de 39%.
Haciendo una comparación entre los modelos de regresión logística y la herramienta de simulación FlowSim 2.0. Los modelos de regresión logística demuestran una mayor eficacia al momento de predecir la entrada de dilución al nivel puntos de extracción, teniendo mejores resultados en precisión y en minimizar los errores del PED, esto se demuestra de sobremanera en los sectores con mecanismo de dilución lateral, donde FlowSim tiene muy malos resultados.
Se concluye que la metodología es válida para predecir el comportamiento de la dilución a escala operacional. Y queda como trabajo ajustar y validar estos modelos usando otras bases de datos, y realizar una guía completa que permita dar recomendaciones operacionales y evaluar estrategias de producción con el fin de retrasar la entrada de dilución.
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Estabilidade assintótica de modelos logísticos com retardamento / Asymptotic stability for logistic models with delayJuliana Rodrigues Dionisio Pereira 20 May 2013 (has links)
Esta dissertação tem como objetivo principal estudar a estabilidade assintótica de Equações Diferenciais com Retardamento utilizando as técnicas desenvolvidas por Faria e Liz (2003). Para analisar a estabilidade assintótica, a abordagem utilizada neste trabalho é a de impor uma condição de dominância do termo sem retardo sobre a parte com retardo, possibilitando o estudo de soluções oscilatórias. Além disso, o estudo culminará em um teorema que garante essa estabilidade em uma Equação do tipo Lotka-Volterra, para a qual o método de Liapunov não se aplica. Para atingir o objetivo, estudou-se inicialmente a teoria geral de estabilidade de Equações Diferenciais Funcionais e a teoria de estabilidade para alguns tipos dessas equações / This paper\'s main objective is to study the asymptotic stability of Dierential Equations with Delay using the techniques developed by Faria and Liz (2003). To analyze the asymptotic stability, the approach used in this study is to impose a condition of dominance of the term without delay on the part delayed, allowing the study of oscillatory solutions. In addition, the study will culminate in a theorem ensures such stability in an equation Lotka-Volterra type, for which the Liapunov method does not apply. To achieve the objective, we studied initially the general theory of stability of Functional Dierential Equations and stability theory for some types of these equations
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Estudio de Metodologías para el Seguimiento de Modelos de Credit Scoring Utilizando Regresión LogísticaTolvett Sepúlveda, Carlos Felipe January 2011 (has links)
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Estimación de Distribución de Pérdidas Financieras Mediante Heurística de Puntos SillaSoto Ridd, Gabriel Alejandro January 2009 (has links)
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