Hacia la sostenibilidad portuaria mediante modelos probabilísticos: redes bayesianas - Molina, B.; Gonzalez, N.; Soler, F. (Informes de la Construcción, 2018)
En la explotación y gestión es necesario que el gestor de la infraestructura conozca las relaciones entre las variables en juego, lo cual es factible con el uso de redes bayesianas que permiten clasificar, predecir y diagnosticar las variables, pudiendo incluso estimar la probabilidad posterior de las no conocidas en base a las conocidas. En la metodología propuesta se ha generado una base de datos con variables portuarias, clasificadas en económicas, sociales, ambientales e institucionales, tal como se abordan los estudios de smart ports, en el Sistema Portuario Español, desarrollando una red mediante un grafo dirigido acíclico para conocer las relaciones en términos de padres e hijos. En términos probabilísticos, se observa que las variables más decisoras para la sostenibilidad portuaria son las institucionales. Se concluye que las redes bayesianas permiten modelar la incertidumbre de forma probabilística incluso cuando el número de variables es elevado como en la planificación y explotación portuaria.