| Revista: | Ingeniería (Bogotá) |
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| Número de sistema: | 000538084 |
| ISSN: | 0121-750X |
| Autores: | Gutiérrez Vanegas, Hugo Ernesto1 Melgarejo Rey*, Miguel Alberto2 |
| Instituciones: | 1TIVIT, Bogotá. Colombia 2Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogota, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2017 |
| Periodo: | Sep-Dic |
| Volumen: | 22 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 377-395 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Resumen en español | Contexto: Se considera el marco técnico, organizacional y ambiental (TOE, por sus siglas en ingles) para el análisis de proyectos de gran escala como contexto para el desarrollo de clasificadores de avance de megaproyectos, según las necesidades del Departamento Nacional de Planeación, Colombia. Método: Se establecen algunas características para la clasificación del avance de proyectos de inversión pública, tomadas del marco TOE; a partir de estas, se construye una base de datos que se utiliza para entrenar dos clasificadores del avance de los proyectos reportados en la plataforma de seguimiento de proyectos de inversión del departamento de planeación nacional. Se empleo la información de cerca de 3200 proyectos registrados entre el 2008 y 2012, correspondientes a cuatro sectores económicos (medio ambiente y desarrollo sostenible, minas y energía, salud y protección social y transporte). La base de datos fue depurada siguiendo un enfoque analítico y cuantitativo. Se empleo el 70 % de los datos para entrenamiento y el 30 % para validación. Resultados: Se obtienen algunos modelos con tasas de clasificación superiores al 70 %, lo que valida la elección de características a partir del análisis del marco TOE. Conclusiones: Este trabajo es un punto de partida para la configuración de una herramienta que pueda ser usada por el departamento nacional de planeación en la evaluación a priori del retraso de megaproyectos de inversión pública. |
| Resumen en inglés | Context: The TOE (Technical, Organizational, and Environmental) framework for the analysis of large scale projects is considered as the basis for the development of megaproject progress classification in accordance with the needs of the national planning agency in Colombia. Method: Classification of a megaproject progress is supported in the selection of several features taken from the TOE. These feature set is used to configure a database from the projects registered in the project-surveillance platform of the national planning agency in Colombia. The database is used to train two classification models. Information about 3200 projects from 2008 to 2012 was used, covering four economic sectors (Environment and sustainable development, Energy and mining, Health and social care and transportation). Debugging of the database was carried out by an analytic and quantitative approach. Model training and validation were computed with 70 % and 30 % of data respectively. Results: Obtained models have similar performances beyond 70 % in precision and agree in relevant input features. Conclusions: This work is a starting point to develop an automatic tool that can be used by the national planning agency of Colombia in the a-priori evaluation of delays in public investment Megaprojects. |
| Palabras clave: | Complejidad, Gestión, Maquinas de vectores de soporte, Megaproyectos, Redes, Idioma: español |
| Keyword: | Megaprojects, Complexity, Management, Neural networks, Support vector machines, Language: Spanish |
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