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Item 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, GermanEl 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.Item 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 RaulEl 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.Item Uso de árboles de decisión como herramienta para generar un modelo preventivo de seguridad vial urbana en la ciudad de Trenque Lauquen, Pcia. Buenos Aires(2018-11-01) Marcos, Carlos Eduardo; Martínez Micakoski, Fernanda; Marcos, CandelaLa seguridad vial se refiere a las medidas adoptadas para reducir el riesgo de lesiones y muertes causadas en el tránsito. Los traumatismos por accidentes de tránsito son un problema de salud pública a nivel mundial. Argentina, a través de la Agencia Nacional de Seguridad Vial, adhirió a los objetivos y finalidades del Decenio de Acción para la Seguridad Vial de la ONU. Entre sus acciones se encuentra la de recabar datos a nivel municipal mediante el uso del Formulario Estadístico Único (actualmente) y sus versiones anteriores, desde finales del año 2011.El presente trabajo se basa en el uso de árboles de decisión como herramienta para generar un modelo preventivo de seguridad vial urbana, de manera de reducir la proporción de personas hospitalizadas por este tipo de eventos. Las variables predictoras son una herramienta útil para que los agentes de tránsito puedan realizar acciones preventivas en base a la propia idiosincrasia de accidentalidad vial de la comunidad, poniendo en valor los datos registrados en siniestros desde el año 2012 a 2017. Se utilizó el software libre R como facilitador de investigación estadística reproducible. Los resultados reflejan que variables asociadas principalmente al factor humano permiten predecir la existencia de lesiones en los participantes de un siniestro.Item Utilización del árbol de decisión en la formulación de indicadores estratégicos(2018) Martínez Micakoski, Fernanda; Marcos, Carlos; Lopez Azumendi, Felipe; Ferreyra, Marcelo; Pignanelli, Claudio; Giron, PabloEl objetivo del proyecto de investigación “Siniestros Viales Trenque Lauquen 2012/2013”, en el cual se enmarca éste estudio, es brindar indicadores de gestión que permitan reducir significativamente la gravedad de los traumatismos y muertes causados por los accidentes de tránsito. En el presente estudio nos hemos propuesto establecer las relaciones entre los factores que intervienen en un siniestro (Humano, Vehicular y Ambiental) y los posibles eventos (Pre-evento, Evento y Post-evento) con el fin de generar los indicadores estratégicos que permitan accionar y monitorear intervenciones prioritarias que reduzcan la morbimortalidad de los traumatismos causados por el tránsito. El modelo de gestión elegido a tal fin es el árbol de decisión, con el cual comprenderemos mejor las asociaciones de un sistema sumamente complejo y multicausal permitiendo tomar decisiones que mejoren su funcionamiento, según Krajewski [1] “…el árbol de decisión es un modelo esquemático de las alternativas disponibles y de las posibles consecuencias de cada una…”. Una vez graficado el árbol que contenga los factores y eventos determinaremos la asociación de variables a través del método Chi-Cuadrado, reconociendo aquellas que nos permiten establecer relaciones. Luego determinaremos el valor condicional resultante de la interacción entre cada vinculación, basados en la asignación de probabilidades de ocurrencia obtenidas a través de actividades de investigación. Las decisiones se tomarán en condiciones de riesgo, contrastando sus resultados con los obtenidos mediante el azar, asumiendo que a medida que aumentan las frecuencias de los eventos disminuye la probabilidad de un desvío de las frecuencias relativas esperadas de los sucesos. Con éste análisis pretendemos establecer y priorizar indicadores que apoyen la gestión de políticas sanitarias eficientes tendientes a la disminución de un grave problema de salud pública, bajo un enfoque sistemático y una estructura que permita evaluar los resultados de las decisiones tomadas.