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Titel: Modelo predictivo de accidentes de tránsito en el cantón Guayaquil
Autoren: Loza Aguirre, Edison Fernando
Villacrés Parra, Sergio Raúl
Stichwörter: ACCIDENTES DE TRÁFICO
MODELOS PREDICTIVOS
SERIES TEMPORALES
PREDICCIÓN DE ACCIDENTES
Erscheinungsdatum: 2023
Herausgeber: Universidad Técnica de Ambato. Facultad de Ingeniería en Sistemas, Electrónica e Industrial. Maestría en Matemática Aplicada
Zusammenfassung: Los accidentes que ocurren en las vías y las consecuencias derivadas de éstos, como: muertes, lesionados y pérdidas económicas, es un problema de incidencia mundial. Este estudio analizó los accidentes de tránsito que ocurrieron entre enero de 2017 y junio de 2023, en el cantón Guayaquil en Ecuador. El principal objetivo de este estudio fue modelar los accidentes de tránsito, empleando tres técnicas de modelado, para una serie de tiempo semanal. Se probaron modelos de suavizado exponencial (ETS), modelos autorregresivos integrados de media móvil (ARIMA) y el algoritmo Prophet para determinar el modelo con mejor capacidad predictiva y generar pronósticos. Del análisis de factores humanos, como casusas probables que provocaron los accidentes, se determinó que conducir el vehículo superando los límites máximos de velocidad; no respetar las señales reglamentarias de tránsito; conducir desatento a las condiciones de tránsito; realizar un cambio brusco o indebido de carril y no guardar la distancia lateral mínima de seguridad entre vehículos ocasionaron el 80% de los accidentes entre 2017 y 2023 en Guayaquil – Ecuador. Por otra parte, el modelo Prophet generó los valores más bajos de MAPE y generaron pronósticos razonables del número de accidentes de tránsito para un horizonte de 26 semanas. Los pronósticos mostraron que la cantidad máxima de siniestros ocurrirán en la última semana de diciembre y será de 62 accidentes, ocasionados por las cinco causas probables identificadas como más frecuentes
URI: https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/40172
Enthalten in den Sammlungen:Maestría en Matemática Aplicada

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