Diseño, Análisis y Detección de Patrones de Movilidad Urbana en Guayaquil mediante Algoritmos de Aprendizaje Supervisado
DOI:
https://doi.org/10.59343/yuyay.v3i2.70Palabras clave:
Movilidad Urbana, Machine Learning, Transporte Público, Planificación Urbana, Análisis de DatosResumen
Este trabajo explora la utilización de datos de trayectorias GPS (GitHub) y algoritmos de aprendizaje supervisado para analizar los patrones de movilidad en la ciudad de Guayaquil, Ecuador. El análisis revela que la identificación de patrones es crucial para mejorar la planificación urbana y optimizar el transporte público a partir de 2024. La metodología incluye la recolección de datos de diversas fuentes de acceso abierto, preprocesamiento de datos y el uso de un Random Forest Classifier para detectar patrones de movilidad. Los resultados indican una precisión del modelo del 50%, abriendo la posibilidad de que futuras investigaciones optimicen el modelo y recolecten más datos para mejorar su rendimiento y proponer nuevas startups para la ciudad. Los datos compilados apoyan la implementación de la tarjeta única para el transporte público (TUT), que moderniza y unifica el sistema de pago.Se concluye que la integración de datos de apps como Waze y Moovit es crucial para una planificación urbana eficiente y sostenible, y que el aprendizaje supervisado es una herramienta efectiva para el análisis de movilidad urbana, dejando abierta la posibilidad de explorar datos adicionales y otros algoritmos para mejorar la precisión de los modelos y la generación de nuevas rutas de movilidad.
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