Diseño de un Prototipo de Software Basado en Redes Neuronales Artificiales para Predecir el Nivel de Ocupación y Proximidad de Buses Duales de la Ruta D81 del SITP

En el presente trabajo encontrará el análisis y diseño de un prototipo de software basado en el modelo de red neuronal artificial RNA multicapa, cuyo objetivo es conducir a la toma de decisiones de movilidad de acuerdo a los hábitos de abordaje de los usuarios de una de las rutas (D81) del sistema i...

Full description

Autores:
Cuevas Durán, Brenda Johana
Sanabria Mesa, Edwin Javier
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/7511
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/7511
Palabra clave:
Redes Neuronales
Transporte
APP
Azure
SITP
Transmilenio
ESPECIALIZACIÓN EN INGENIERÍA DE SOFTWARE - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS
DISEÑO DE PROGRAMAS PARA COMPUTADORES
REDES NEURALES (COMPUTADORES)
TRANSPORTE PÚBLICO - BOGOTÁ (COLOMBIA) - INNOVACIONES TECNOLÓGICAS
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description En el presente trabajo encontrará el análisis y diseño de un prototipo de software basado en el modelo de red neuronal artificial RNA multicapa, cuyo objetivo es conducir a la toma de decisiones de movilidad de acuerdo a los hábitos de abordaje de los usuarios de una de las rutas (D81) del sistema integrado de transporte masivo de la ciudad de Bogotá- Colombia, este prototipo de software es desarrollado para dispositivos móviles mediante la implementación computacional de un modelo de red neuronal que permita auto aprender; para así apoyar la toma de decisiones de los usuarios en cuanto a movilidad se refiere; ya que al contar con información útil como tiempo de arribo de los buses próximos y tasa de ocupación, el software propuesto puede realizar recomendaciones que permitirán hacer más fácil la toma de decisiones al abordar un bus del SITP.
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decisiones al abordar un bus del SITP.In this document will find the results of analysis and design of a software prototype based in artificial neuronal network model (ANN) multilayer, which pretend predict, optimized and decrease of wait time in accordance at users’ boarding habits one of the route (D81) of the massive transport system Transmilenio, this software prototype will develop for mobile devices through the computational implementation of neuronal network model that allow self-learning and predict the more suitable transport service for the route final user in different travel point, in addition to this also provided to the user useful information such as buses arrival time, occupation rate and travel recommendations, this through the graphic interface user interactive that allow the making decisions.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Restringido (Solo 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