FRTL - Investigación - Producción I+D+i - 2019

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    Modelo de detección de niebla en ruta mediante aplicación de modelos estadísticos y de minería de datos con herramienta de software libre
    (2019) Marcos, Carlos; Martínez Micakoski, Fernanda; Perez Angueira, Luciana; Gomez, Jonathan; Perez Angueira, Angeles; Marcos, Candela; Molina, Christian; Blasco, Lucas; Benuzzi, German
    El tema abordado es la identificación de variables que permitan predecir la presencia de niebla en rutas con la finalidad de limitar la adquisición de datos a los momentos en que se dan tales condiciones en el tramo de la Ruta Nacional 33 en inmediaciones de la ciudad de Trenque Lauquen, Provincia de Buenos Aires, Argentina. El objetivo final es el desarrollo de un prototipo de captura de datos remoto equipado con sensores y cámara de video que permita caracterizar la zona en presencia de niebla donde se realizan intervenciones en la cinta asfáltica para mejorar la seguridad vial. Los datos históricos fueron provistos por el Servicio Meteorológico Nacional. Se realizaron dos modelos de predicción de la variable “niebla”, uno basado en la técnica estadística de Modelos Lineales Generalizados y otro mediante Árboles de Clasificación con bagging. Ambos modelos seleccionaron las mismas variables (hora local, velocidad del viento, temperatura y humedad relativa) para predecir la presencia de niebla a partir de los datos históricos con una exactitud del 80% sobre los datos de testeo.
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    Metodología basada en reportes de siniestros para la optimización de la gestión Municipal sobre seguridad vial.
    (2019-10-31) Perez Angueira, Luciana; Marcos, Carlos; Gasselle, Gonzalo; Martínez Micakoski, Fernanda; Enrietti, Adhemar Raul
    El presente trabajo tiene como propósito compartir la metodología que se llevará a cabo en el proyecto de investigación que tiene como objetivo generar algoritmos que apoyen la gestión de los recursos para reducir la siniestralidad vial en municipios que posean entre 30.000 y 60.000 habitantes. El caso de aplicación es la ciudad de Trenque Lauquen, pudiendo replicarse en otros municipios que posean estadísticas respecto de la siniestralidad urbana y la gravedad de las lesiones provocadas durante los últimos años. Para el tratamiento de los datos se implementa el software libre R, que facilita la aplicación de técnicas estadísticas variadas como modelos lineales y no lineales, análisis de series de tiempo, clasificación, agrupamiento, análisis de correlación y visualización acordes al proyecto a desarrollar. Los modelos de predicción generados serán utilizados por el Municipio para apoyar la toma de decisiones sobre el lugar, el momento y a quiénes serán dirigidos los operativos de tránsito en el área urbana con la finalidad de reducir la gravedad de las lesiones causadas por la siniestralidad vial. La asignación de recursos es algo crucial para la efectividad de los programas de seguridad vial. Por tanto, los procesos que la conforman deben estar vinculados a objetivos específicos para poder alcanzar el máximo rendimiento de los fondos asignados, para ello se utilizará la metodología SEMMA que permite obtener conclusiones que se utilicen en la proyección de asignación de recursos para el trabajo periódico de los agentes de tránsito. La reducción del número de heridos y muertos por accidentes de tránsito mitigará el sufrimiento, desencadenará el crecimiento y liberará recursos para su utilización más productiva.