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Alcové, D., (2019). Aplicación de redes neuronales para obtener un flujo óptimo de personas en Santiago de Surco [Tesis, Universidad Ricardo Palma - URP]. https://hdl.handle.net/20.500.14138/3047
Alcové, D., Aplicación de redes neuronales para obtener un flujo óptimo de personas en Santiago de Surco [Tesis]. PE: Universidad Ricardo Palma - URP; 2019. https://hdl.handle.net/20.500.14138/3047
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Título: Aplicación de redes neuronales para obtener un flujo óptimo de personas en Santiago de Surco
Autor(es): Alcové Paredes, Daniel Iván
Asesor(es): Huamaní Navarrete, Pedro
Palabras clave: Flujo Vehicular; Redes Neuronales Artificiales; Perceptrón Multicapa; Backpropagation; Radial Basis Function
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00
Fecha de publicación: 2019
Institución: Universidad Ricardo Palma - URP
Resumen: El deseo de toda sociedad es habitar una ciudad sostenible que ofrezca accesibilidad real
y total a cada uno de sus ciudadanos, así como también que los recursos se consuman más
eficientemente. Es así que, uno de los principales problemas que afecta a la ciudad de
Lima es el caos y el desorden en la movilidad urbana debido, principalmente, al
crecimiento demográfico y a la nula planificación urbanística, vial y tecnológica. Las
pérdidas económicas y los problemas medioambientales y sociales, a causa de la caótica
congestión vehicular, aumentan cada día.
De esta manera, teniendo presente la necesidad de mejorar el tránsito en la ciudad, se
propuso la aplicación de redes neuronales para obtener un flujo óptimo de personas en el
distrito de Santiago de Surco. Por ello, a través de una aplicación desarrollada en Visual
Studio se simuló la salida eficiente de personas que se desplazan en transporte motorizado
en la intersección de las avenidas Alfredo Benavides y Caminos del Inca, del distrito de
Santiago de Surco en Lima, dando preferencia al movimiento de vehículos en función de
la cantidad de pasajeros que transportan, optimizando los ciclos y las fases del dispositivo
de control. Los registros de esa observación, previo procesamiento, entrenaron dos tipos
de redes neuronales, Perceptron Multicapa y Radial Basis Function a través de la
herramienta Neural Network Tools del software Matlab. Asimismo, para el caso de la red
Perceptron Multicapa se emplearon 3 topologías distintas, y para Radial Basis Function
solamente 2.
De esta manera, se comprobó mediante el testeo que una de las topologías de red
Perceptron Multicapa logró mejores resultados al presentar un error cuadrático medio
igual a 0.00019.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/20.500.14138/3047
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Electrónica
Institución que otorga el grado o título: Universidad Ricardo Palma. Facultad de Ingeniería. Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica
Grado o título: Ingeniero Electrónico
Fecha de registro: 22-jun-2020
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