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EP. 036 | ANÁLISIS PREDICTIVO DE LA EVOLUCIÓN DEL TRÁFICO URBANO MEDIANTE MINERÍA DE DATOS Y APRENDIZAJE PROFUNDO
Título: Análisis predictivo de la evolución
del tráfico urbano mediante minería de datos y aprendizaje profundo
Breve detalle: Este proyecto busca desarrollar
modelos predictivos para estimar el flujo del tráfico urbano utilizando técnicas
de minería de datos y aprendizaje profundo.
Metodologías a implementar: Minería de datos, aprendizaje profundo
(redes neuronales convolucionales y recurrentes), análisis de series
temporales, procesamiento de datos geoespaciales
Objetivos: Predecir la evolución del tráfico en
áreas urbanas, identificar patrones de congestión y proponer soluciones para
mejorar la movilidad en la ciudad.
Alcances: Este proyecto podría ser de gran
impacto para la planificación urbana, la gestión de tráfico y la reducción de
emisiones contaminantes en ciudades.
http://jlaya.com/
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By Profesor Juan Laya - jlaya.com / Totaltics.comTítulo: Análisis predictivo de la evolución
del tráfico urbano mediante minería de datos y aprendizaje profundo
Breve detalle: Este proyecto busca desarrollar
modelos predictivos para estimar el flujo del tráfico urbano utilizando técnicas
de minería de datos y aprendizaje profundo.
Metodologías a implementar: Minería de datos, aprendizaje profundo
(redes neuronales convolucionales y recurrentes), análisis de series
temporales, procesamiento de datos geoespaciales
Objetivos: Predecir la evolución del tráfico en
áreas urbanas, identificar patrones de congestión y proponer soluciones para
mejorar la movilidad en la ciudad.
Alcances: Este proyecto podría ser de gran
impacto para la planificación urbana, la gestión de tráfico y la reducción de
emisiones contaminantes en ciudades.
http://jlaya.com/