Propuesta de un modelo para la predicción de ruido por tráfico rodado a partir de aprendizaje automático que ofrezca información potencialmente útil en los procesos de gestión ambiental del ruido en entornos urbanos de Bogotá

En la presente investigación se propuso un modelo basado en aprendizaje automático para la predicción de ruido por tráfico rodado en Bogotá. En su planteamiento, se consideran condiciones propias del tránsito vehicular de la ciudad. Las variables de entrada del modelo fueron: aforos vehiculares, rap...

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Autores:

Acosta Agudelo, Óscar Esneider

Tipo de recurso:

Doctoral thesis

Fecha de publicación:

2024

Institución:

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Repositorio:

RIUD: repositorio U. Distrital

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.udistrital.edu.co:11349/42510

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11349/42510

Palabra clave:

Ruido
Trafico
Rodado
Aprendizaje
Automatico
Regresión
Redes
Neuronales
Artificiales
Doctorado en Ingeniería -- Tesis y disertaciones académicas
Predicción de ruido por tráfico rodado
Aprendizaje automático en gestión ambiental
Modelos de regresión para predicción de ruido
Noise
Road traffic
Machine learning
Regression
Artificial Neural Networks
Learning
Networks

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