Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina

Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Vázquez, Raimundo, Fernández, Juan M., Simón, Francisco, Olivetti, Alejandra
Formato: Artículo publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
aprendizaje de máquina
clasificadores bayesianos
redes neuronales
árbol de decisión
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/6887
http://dx.doi.org/10.30972/eitt.402897
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
id I68-R174-20.500.12272-6887
record_format dspace
institution Universidad Tecnológica Nacional
institution_str I-68
repository_str R-174
collection RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN)
language Español
topic aprendizaje de máquina
clasificadores bayesianos
redes neuronales
árbol de decisión
spellingShingle aprendizaje de máquina
clasificadores bayesianos
redes neuronales
árbol de decisión
Vázquez, Raimundo
Fernández, Juan M.
Simón, Francisco
Olivetti, Alejandra
Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
topic_facet aprendizaje de máquina
clasificadores bayesianos
redes neuronales
árbol de decisión
description Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones y Redes neuronales. Para ello fue necesario realizar una etapa de entrenamiento previa a la ejecución de cada algoritmo. Luego un programa de alto nivel articulado con la librería OpenCV se encarga de fusionar los datos obtenidos del ambiente vehicular y realizar la predicción.
format Artículo
publisherVersion
author Vázquez, Raimundo
Fernández, Juan M.
Simón, Francisco
Olivetti, Alejandra
author_facet Vázquez, Raimundo
Fernández, Juan M.
Simón, Francisco
Olivetti, Alejandra
author_sort Vázquez, Raimundo
title Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
title_short Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
title_full Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
title_fullStr Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
title_full_unstemmed Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
title_sort predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
publishDate 2022
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/6887
http://dx.doi.org/10.30972/eitt.402897
work_keys_str_mv AT vazquezraimundo predicciondelestadodeltransitoutilizandoaprendizajedemaquina
AT fernandezjuanm predicciondelestadodeltransitoutilizandoaprendizajedemaquina
AT simonfrancisco predicciondelestadodeltransitoutilizandoaprendizajedemaquina
AT olivettialejandra predicciondelestadodeltransitoutilizandoaprendizajedemaquina
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820553315647488

Ejemplares similares