Priorización Inteligente de Calles a Pavimentar

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2025

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El presente informe aborda el análisis de la red vial en el Partido de Morón, con el objetivo de identificar y priorizar las calles más relevantes para futuras intervenciones de pavimentación, para optimizar los recursos municipales y mejorar la calidad de vida y seguridad de los habitantes. La investigación implementó un enfoque innovador que combina: - Análisis geoespacial avanzado - Teoría de grafos aplicada a redes urbanas - Modelado de flujos de tránsito - Análisis de conectividad urbana El estudio procesó un volumen significativo de datos: - 636 nodos de red analizados - 1.548 aristas dirigidas evaluadas - 403.860 combinaciones de rutas calculadas - 107,8 km de red vial total analizada Los resultados revelan que una intervención estratégica en solo el 5,5% de la red vial (5,9 km) en el área target de análisis podría generar un impacto significativo en la conectividad general del sistema. El estudio propone un modelo de priorización basado en evidencia, cuya implementación permitiría: - Optimizar la inversión en infraestructura vial - Mejorar significativamente la movilidad urbana - Incrementar la calidad de vida de los habitantes - Fortalecer la transparencia en la gestión pública   Desafío Identificado El Partido de Morón enfrenta un creciente desafío en la provisión de servicios públicos eficientes, lo que pone de manifiesto la necesidad de optimizar los recursos municipales y adoptar soluciones innovadoras que mejoren la calidad de vida de sus habitantes. Para abordar esta situación, se propone un proyecto destinado a identificar las calles prioritarias para pavimentar, utilizando criterios objetivos basados en datos geoespaciales. Esta iniciativa permitirá optimizar la planificación urbana, reducir costos operativos, fomentar la transparencia en la toma de decisiones e impulsar la participación ciudadana, al mismo tiempo que genera un retorno de inversión en el corto y mediano plazo. Objetivo El objetivo de este trabajo es desarrollar un análisis comprehensivo de la red vial del Partido de Morón para identificar y priorizar estratégicamente los segmentos que requieren pavimentación, optimizando el impacto social y económico de la inversión en infraestructura.

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Inteligencia Artificial, Análisis Geoespacial, Morón, Gobierno, Aprendizaje Automático, Optimización, Red Vial

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