Regresar

Identificación De Patrones De Trayectorias Vehiculares Usando El Algoritmo K-Means

Abstract:

Esta investigación se centra en el estudio del algoritmo k-means como medio de agrupación de información con el objetivo de poder conocer su funcionamiento y procesamiento de información. De la información obtenida se diseñó los experimentos que a su vez finalizó con una comparación de los procesos de tres variantes del algoritmo. Estas variantes son: k-means++, k-means + elbow y k-means + pso, que han ido apareciendo con el tiempo según las necesidades de superar al original. Se usó la información de tres bases de datos la cuales son: la base de california, plt y t-drive, las mismas que contienen datos de trayectorias vehiculares. Como resultado se evidenció las ventajas de uso de cada algoritmo utilizando como métricas de comparación: margen de error, distancia intra-clúster, distancia inter-clúster, tiempo de ejecución y silhouette. Se utilizó la observacion como medio de obtención del conocimientos así como la revisión documental. A su vez en base a estas métricas se obtuvieron resultados que permitió la identificación de patrones para las trayectorias vehiculares que se estudian como es el tráfico vehicular, falta de señalización vial, entre otras.