Aplicación de la minería de datos espacial basado en técnicas de agrupamiento para detectar los niveles de congestionamiento del tráfico vehicular en la ciudad de Trujillo

Autores

  • José Arturo Díaz-Pulido Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad Nacional de Trujillo, Av. Juan Pablo II s/n – Ciudad Universitaria, Trujillo, Perú. https://orcid.org/0000-0003-2596-698X

DOI:

https://doi.org/10.17268/rev.cyt.2024.02.01

Palavras-chave:

densidad del tráfico, minería de datos espacial, clustering, k-means, dbscan

Resumo

El análisis del tráfico vehicular en la red vial de la ciudad de Trujillo, detecto puntos críticos con mayor afluencia de vehículos, determinándose un modelo computacional (figura 8) usándose valores aleatorios para detectar la congestión del tráfico vehicular en la red vial de la ciudad de Trujillo. Para la gestión y análisis de minería de datos espacial se usó la metodología CRISP-DM, aplicando aprendizaje no supervisado, debido a que los datos son aleatorios y simulados en tiempo real, lo que permitió el uso de técnicas de agrupamiento de clasificación con los algoritmos k-means y dbscan, y como resultado se obtuvo la ubicación espacial de los nodos con un nivel de congestión, deduciendo las posibles incidencias o eventualidades que ocurren en ellos a nivel vehicular, como es el caso de la velocidad, el tiempo, la capacidad en cada nodo. Se hizo la comparación de los algoritmos de agrupamiento k-means y dbscan para validar el modelo computacional, utilizando las técnicas del acodamiento y del promedio Silhouette respectivamente.

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Publicado

2024-05-28

Como Citar

Díaz-Pulido, J. A. (2024). Aplicación de la minería de datos espacial basado en técnicas de agrupamiento para detectar los niveles de congestionamiento del tráfico vehicular en la ciudad de Trujillo. Revista CIENCIA Y TECNOLOGÍA, 20(2), 11-37. https://doi.org/10.17268/rev.cyt.2024.02.01

Edição

v. 20 n. 2 (2024): Abril - Junio

Seção

Artículos Originales

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