Plataforma tecnológica para contribuir a la planeación urbana de la ciudad de Guayaquil dirigido a la transportación, enfocado al uso de un algoritmo recomendador que brinde alternativas de solución en proyectos viales utilizando los modelos de aprendizaje.
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2018
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| spelling | Plataforma tecnológica para contribuir a la planeación urbana de la ciudad de Guayaquil dirigido a la transportación, enfocado al uso de un algoritmo recomendador que brinde alternativas de solución en proyectos viales utilizando los modelos de aprendizaje.Moran Zambrano, Bryan FabrizioMelgar Freire, Kenneth AgustínCongestion VehicularInteligencia ArtificialAlgoritmoSOMModelo de aprendizajeRed neuronalPDFEl proyecto fue enfocado en contribuir a una plataforma tecnológica implementando un algoritmo recomendador para la ayudar en la planeación urbana debido a la problemática de congestión vehicular que afecta a la ciudad de Guayaquil, para solventar este problema se empleo un algoritmo de trayectoria que devolvio posibles soluciones de optimización entre un destino y una partida para evitar el congestionamiento. Una de las metodologías fue la cuatitativa la cual se hizo uso de diferentes metodos de comparación, análisis e implementación para la elección del más conveniente para lo que se busca. El algoritmo a utilizar fue SOM, que realiza un aprendizaje y entrenamiento no supervisado, que para facilitar la complejidad del mismo se hace el uso de redes neuronales concurrentes, en conjunto se empleará un modelo de aprendizaje profundo. Fue implementado en Python con el entorno de desarrollo de Jupyter el cual provee facilidades de uso e implementación de sus funciones, librerias ect.The project is focused on contributing to a technological platform by implementing a recommender algorithm to help in urban planning due to the problem of vehicular congestion affecting the city of Guayaquil. To solve this problem, a trajectory algorithm will be used to obtain possible solutions. of optimization of an exit point to a point of arrival to avoid congestion. As a methodology of the project, the quantitative methodology was used which will make use of different methods of comparison, analysis and implementation for the selection of the most convenient and optimal for what is sought. The trajectory algorithm to be used is SOM (Self Organized Maps) that performs an unsupervised learning and training, in addition to facilitate the complexity of it, the use of cocurrent neural networks is made, together a deep learning model will be used for the help of the algorithm. The programming language to be used is python in the Jupyter development environment which provides facilities for the use and implementation of its functions, ect libraries.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería En Sistemas ComputacionalesPeralta Guaraca Tania2018-09-13T00:53:33Z2018-09-13T00:53:33Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/32422spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2018-11-14T19:20:55Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/32422Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-04-25T06:44:44.510351Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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