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Análisis comparativo de 3 algoritmos de pbkp_redicción que permita analizar coordenadas georreferenciales de objetos en movimiento.

Abstract:

El trabajo de titulación se basa en realizar un análisis comparativo de 3 algoritmo de pbkp_redicción (Regresión lineal, Redes neuronales y KNN), que permitan estudiar informaciones de coordenadas georreferenciales de objetos en movimiento, ya que actualmente existen problemas entorno al congestionamiento vehicular cerca de la Universidad de Guayaquil, causando que sus estudiantes y personal administrativo se retrasen en cumplir con sus obligaciones por este tipo de inconveniente. Debido a esto, se estableció como objetivo principal implementar un algoritmo que cuente con mayor exactitud y efectividad de pbkp_redicción en un módulo que se alojará en el SISTEMA INTELIGENTE PARA LA MOVILIDAD SOSTENIBLE DE LA UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL(SIAMS-UG), haciendo uso de herramientas open Source que permitan trabajar con Machine Learning para así lograr analizar los pronósticos de los congestionamientos que se forman en los alrededores de la Universidad de Guayaquil. Para llevar a cabo el proyecto se realizó una investigación exhaustiva mediante la metodología de recolección de citas bibliográficas por medio de una revisión sistemática acerca del área de estudio definido, por consiguiente, para el procesamiento de la información se utilizaron paqueterías de datos de tipo cuantitativo para obtener las probabilidades necesarias. En cuanto al desarrollo, se empleó la metodología cascada ya que al ser un modelo lineal y de simple implementación logró enfatizar cada fase del proyecto permitiendo tener como resultados luego de varios análisis comparativos que el algoritmo más eficiente fuera el de redes …