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Subject: search.filters.subject.Software libre

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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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    Propuesta de ruta de recolección de residuos sólidos urbanos en una zona de la ciudad de Trenque Lauquen mediante el uso de herramientas libres y gratuitas
    (2022-11-07) Marcos, Carlos; Martínez Micakoski, Fernanda; Enrietti, Adhemar Raul; Arqué, Emanuel
    El presente trabajo tiene como objetivo optimizar el recorrido que realiza el camión recolector de residuos sólidos urbanos en una zona de la ciudad de Trenque Lauquen, Provincia de Buenos Aires. Para obtener la solución se utilizan herramientas de código abierto, libre y gratuito como Open Street Map y R. El procedimiento se inicia descargando la zona de interés desde el repositorio geográfico, la cual se simplifica para luego ser transformada en un grafo representativo de las características viales de ese sector de la ciudad. Este grafo es modificado de manera que pueda obtenerse a través de él un ciclo euleriano a partir de la generación ficticia de arcos entre sus nodos. A continuación, basado en el algoritmo del Problema del Cartero Chino se obtiene una secuencia de arcos que reducen la distancia total al recorrer todos sus arcos. Finalmente se ordenan para representar un recorrido real. La solución obtenida se compara con la distancia media del trayecto actual de los camiones recolectores. A partir de los valores conseguidos se puede estimar la distancia que los operarios realizan a pie para reducir el tiempo de recolección. La zona fue seleccionada entre las cinco existentes por tratarse de un área cuyos residuos no requieren una descarga intermedia en el basural. Posibles mejoras incluyen la reducción en la cantidad de giros debido al desgaste que produce en los camiones.