Modelos predictivos de accidentes de tráfico en Madrid
Fecha:
09/2017Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
El objetivo de este trabajo es construir modelos predictivos que ayuden a estimar la
probabilidad de ocurrencia de accidentes de tráfico en determinadas áreas de Madrid,
España. Los modelos se construyen a partir de variables meteorológicas, festivos, franjas
horarias y épocas del año entre otras. Para construir los modelos se aplican regresiones
lineales y redes neuronales. Tras obtener los resultados, se puede observar que las
variables predictoras elegidas no son capaces de explicar con exactitud el comportamiento
de la variable dependiente. Por tanto, se deben explorar otras opciones tanto en las
variables predictoras como en los métodos utilizados para la construcción de modelos.
Descripción:
The objective of this publication is to build predictive models that help to estimate the
probability of traffic accidents in some areas from Madrid, Spain. These models are built
using meteorology variables, vacation days, time intervals, etc. Linear regression and neural
networks are used to build the models. With the results, we can observe that predictor
variables do not explain accurately the behaviour of the dependent variable. Thus, it is
mandatory to explore other ways both in choosing the predictor variables and methods used
to build models.
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