Predicciones del Número de Pasajeros de la Ruta 330 del Sitp Utilizando Técnicas de Machine Learning: Random Forest Y Silverkyte

Este estudio utiliza los datos proporcionados por Transmilenio, que incluyen registros de accesos a los servicios del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP) correspondientes a la ruta 330 durante los años 2020 a 2023. Se analizaron diversos factores que podrían influir en la decisión de los...

Full description

Autores:

Mesa Cantillo, Yanela Alexandra

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad Santo Tomás

Repositorio:

Repositorio Institucional USTA

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.usta.edu.co:11634/58130

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11634/58130

Palabra clave:

Analysis
Forecasting,
Random Fores
Silverkite
Estadísticas
Transporte Masivo -- Sitp
Servicios -- Transmilenio
Usuarios
Análisis
Pronóstico
Random Forest
Silverkite

Rights

openAccess

License

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