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http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57462| Title: | Análisis de accidentes de tránsito en el cantón Guayaquil usando Machine Learning |
| Authors: | González, Mariela, Director Argüello, David Alcívar, Enrique |
| Keywords: | Métodos de aprendizaje automático Estadística descriptiva Accidentes de tránsito Nivel de siniestralidad |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | ESPOL |
| Citation: | Argüello, D. y Alcívar, E. (2023). Análisis de accidentes de tránsito en el cantón Guayaquil usando Machine Learning. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM . |
| Description: | A medida que la población incrementa, las opciones de financiamiento incrementan y la ciudad se expande, los accidentes crecen con estos factores. Debido a esto, hemos decidido estudiar este fenómeno de los siniestros de tránsito desde otra perspectiva que no sea la tradicional estadística descriptiva sino usando un enfoque de Machine Learning, para poder entender a través de los datos que realmente determina el nivel de siniestralidad de un accidente de tránsito en el cantón Guayaquil, usando los datos accidentes de tránsitos durante el 2021 y 2022 que maneja la Agencia Nacional de Tránsito. Dentro de este estudio, se utilizaron distintos métodos de aprendizaje supervisado y contrastándolos entre sí para determinar cuál tiene una precisión más alta en base al nivel de siniestralidad real de un accidente. Se encontró que estos métodos son muchos más precisos que la estadística clásica al momento de describir un siniestro, nos ayudan a identificar de manera más certera las variables que definen el nivel de siniestralidad de un accidente. Estos resultados pueden ser incluidos dentro de algún aplicativo móvil o web que sea de consumo para los miembros de rescate y control, de esta manera podríamos tener equipos que estén preparados del escenario que van a encontrar en el lugar del accidente. Se pueden tomar medidas preventivas en las zonas más frecuentes de accidentes, como tener una estación de ambulancias aledañas y disminuir el número de fallecidos. |
| URI: | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57462 |
| Appears in Collections: | Tesis de Ingeniería en Estadística Informática |
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