PREDICCIÓN DE LA UBICACIÓN FINAL DE UN AUTOMÓVIL POR MEDIO DE MODELOS DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL

ZUBIA HERNANDEZ, NORMANDO ALI (2016) PREDICCIÓN DE LA UBICACIÓN FINAL DE UN AUTOMÓVIL POR MEDIO DE MODELOS DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL. Maestría thesis, UNIVERSIDAD AUTONOMA DE CHIHUAHUA.

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Resumen

Durante el periodo de Agosto 2014 a Septiembre 2016, diversos modelos de aprendizaje máquina fueron implementados para la resolución del problema de predicción de destinos en viajes en automóvil. Se conoce que dicho problema ha surgido debido a la actualización de sistemas de despacho electrónicos de taxis, donde a pesar de saber la ubicación actual no es posible conocer la ubicación de destino. Para atacar dicho problema, se utilizó un conjunto de datos consistente en 1.5 millones de viajes de 442 taxis de la ciudad de Porto, Portugal. Dicho conjunto tuvo que ser pre-procesado debido a ciertas inconsistencias contenidas en los viajes y con dicha información una red neuronal fue entrenada logrando un resultado promedio de aproximadamente 1.8 km de error entre las ubicaciones reales y las predichas. A pesar de que los resultados son prometedores, el análisis de ellos indica que la infraestructura vial (como son las vías rápidas) causa diversas similitudes en las trayectorias de los viajes, impidiendo la correcta predicción de su destino. Para tratar de combatir con este tipo de obstáculos, una estrategia híbrida es planteada en este trabajo, combinando patrones individuales de usuarios con los patrones generales obtenidos de la red neuronal para mejorar la precisión del modelo.

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