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dc.contributor.authorPoblano Ojinaga, Eduardo Rafael-
dc.creatorPoblano Ojinaga, Eduardo Rafael%214030-
dc.date.accessioned2024-11-07T21:04:01Z-
dc.date.available2024-11-07T21:04:01Z-
dc.date.issued2024-01-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8408-
dc.descriptionUno de los grandes problemas en cualquier ciudad es el tráfico vehicular y su solución no es fácil, aunque sí es necesaria. Lo primero que se debe realizar es un análisis del tráfico para comenzar a plantear soluciones donde se presentan las congestiones. Existen herramientas disponibles para llevar a cabo el análisis, como la función de tráfico de Google Maps, que permite revisar la saturación vehicular en determinados horarios. Por tanto, en el presente artículo, se muestra una propuesta para desarrollar un algoritmo evolutivo que pronostique la saturación de tráfico vehicular. Para ello, primero se explica la conceptualización del algoritmo, después se presenta su aplicación, desde la captura de los datos hasta los pronósticos. Posteriormente, se ofrecen explicaciones de las pruebas realizadas para evaluar el desempeño del algoritmo en comparación con el estado actual del tráfico, para finalmente realizar una recomendación de uso. Después de las pruebas, los resultados obtenidos muestran la cantidad de iteraciones realizadas para obtener el resultado, así como el estado del tráfico.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherAlgoritmo evolutivo, Visión por computadora, Matlab, Pronóstico de carga vehicular, Análisis de tráfico vehicular.es_MX
dc.titleMetas de desarrollo sustentable, Industria 4.0, Metas de desarrollo del milenio.es_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes_MX
dc.contributor.directorPoblano Ojinaga, Eduardo Rafael%214030-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Ciudad Juárezes_MX
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