Análisis de accidentes de tránsito en el cantón Guayaquil usando Machine Learning

Argüello, David; Alcívar, Enrique

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Facultad de Ciencias Naturales y Matemáticas
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Tesis de Ingeniería en Estadística Informática
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dc.contributor.advisor	González, Mariela, Director
dc.contributor.author	Argüello, David
dc.contributor.author	Alcívar, Enrique
dc.creator	ESPOL
dc.date.accessioned	2023-06-14T21:00:08Z
dc.date.available	2023-06-14T21:00:08Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.citation	Argüello, D. y Alcívar, E. (2023). Análisis de accidentes de tránsito en el cantón Guayaquil usando Machine Learning. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FCNM .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/57462
dc.description	A medida que la población incrementa, las opciones de financiamiento incrementan y la ciudad se expande, los accidentes crecen con estos factores. Debido a esto, hemos decidido estudiar este fenómeno de los siniestros de tránsito desde otra perspectiva que no sea la tradicional estadística descriptiva sino usando un enfoque de Machine Learning, para poder entender a través de los datos que realmente determina el nivel de siniestralidad de un accidente de tránsito en el cantón Guayaquil, usando los datos accidentes de tránsitos durante el 2021 y 2022 que maneja la Agencia Nacional de Tránsito. Dentro de este estudio, se utilizaron distintos métodos de aprendizaje supervisado y contrastándolos entre sí para determinar cuál tiene una precisión más alta en base al nivel de siniestralidad real de un accidente. Se encontró que estos métodos son muchos más precisos que la estadística clásica al momento de describir un siniestro, nos ayudan a identificar de manera más certera las variables que definen el nivel de siniestralidad de un accidente. Estos resultados pueden ser incluidos dentro de algún aplicativo móvil o web que sea de consumo para los miembros de rescate y control, de esta manera podríamos tener equipos que estén preparados del escenario que van a encontrar en el lugar del accidente. Se pueden tomar medidas preventivas en las zonas más frecuentes de accidentes, como tener una estación de ambulancias aledañas y disminuir el número de fallecidos.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	27 paginas
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL
dc.rights	openAccess
dc.subject	Métodos de aprendizaje automático
dc.subject	Estadística descriptiva
dc.subject	Accidentes de tránsito
dc.subject	Nivel de siniestralidad
dc.title	Análisis de accidentes de tránsito en el cantón Guayaquil usando Machine Learning
dc.type	Ingeniero en Estadística Informática
dc.identifier.codigoespol	T-110488
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politecnica del Litoral