Metodología para la selección del Acompañante Ideal en Carpooling
Aplicación de Técnicas de Aprendizaje Automático
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La movilidad urbana es uno de los indicadores que permite medir la calidad de vida en una ciudad. Desafortunadamente en los últimos años los administradores de tráfico se han enfrentado a un sin fin de retos. Ante esto surge el Carpooling, el cual es un sistema de transporte amigable con el medio ambiente, el cual se basa en compartir los asientos vacíos de un vehículo (normalmente privado), siendo una de las soluciones más efectivas para reducir la congestión de tráfico vehicular, impactando de forma positiva en otros aspectos. En este sentido, este libro presenta un modelo computacio...
La movilidad urbana es uno de los indicadores que permite medir la calidad de vida en una ciudad. Desafortunadamente en los últimos años los administradores de tráfico se han enfrentado a un sin fin de retos. Ante esto surge el Carpooling, el cual es un sistema de transporte amigable con el medio ambiente, el cual se basa en compartir los asientos vacíos de un vehículo (normalmente privado), siendo una de las soluciones más efectivas para reducir la congestión de tráfico vehicular, impactando de forma positiva en otros aspectos. En este sentido, este libro presenta un modelo computacional para facilitar la implementación de técnicas de computación y minería de datos en la selección del pasajero ideal en Carpooling. Aplicando arboles de decisión y métodos de regresión estadística, los experimentos demuestran que existen buenos resultados al evaluar el comportamiento del modelo en la asignación de pasajeros. Las conclusiones enfatizan la trascendencia de este importante tema pero esencialmente resalta la necesidad de continuar realizado estudios en relación a la búsqueda de nuevas formas de realizar el transporte de forma compartida manteniendo un elevado nivel de seguridad.
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