dc.creatorCruz-Bellas, Luis
dc.date.accessioned2018-05-08T16:17:31Z
dc.date.accessioned2023-03-07T19:16:33Z
dc.date.available2018-05-08T16:17:31Z
dc.date.available2023-03-07T19:16:33Z
dc.date.created2018-05-08T16:17:31Z
dc.identifierhttps://reunir.unir.net/handle/123456789/6472
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5901181
dc.description.abstractEl objetivo de este trabajo es construir modelos predictivos que ayuden a estimar la probabilidad de ocurrencia de accidentes de tráfico en determinadas áreas de Madrid, España. Los modelos se construyen a partir de variables meteorológicas, festivos, franjas horarias y épocas del año entre otras. Para construir los modelos se aplican regresiones lineales y redes neuronales. Tras obtener los resultados, se puede observar que las variables predictoras elegidas no son capaces de explicar con exactitud el comportamiento de la variable dependiente. Por tanto, se deben explorar otras opciones tanto en las variables predictoras como en los métodos utilizados para la construcción de modelos.
dc.languagespa
dc.rightsopenAccess
dc.subjectaccidentes
dc.subjecttráfico
dc.subjectmodelo predictivo
dc.subjectinteligencia artificial
dc.subjectMáster en Visual Analytics y Big Data
dc.titleModelos predictivos de accidentes de tráfico en Madrid
dc.typemasterThesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución