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Potencial carpooling para estudiantes de una comunidad universitaria mediante técnicas de minería de datos

By:

Quito Mendoza, Brandon Estéfano [autor]

Contributor(s):

Mendoza Vásquez, Iván Andrés [director de Tesis]

Material type: Text

TextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Posgrados, 2024Description: 13 páginas; DigitalContent type:

texto

Media type:

computadora

Carrier type:

recurso en línea

Subject(s):

Other classification:

UDA-BG T19892

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Dissertation note: Magíster en Matemática Aplicada Abstract: En entornos universitarios, la congestión vehicular plantea desafíos críticos para la movilidad estudiantil. Este estudio propone el uso de minería de datos para identificar patrones de movilidad y fomentar el carpooling como solución a esta problemática. Se analizó un conjunto de datos de historiales de viajes de usuarios recopilados mediante una aplicación de seguimiento de teléfonos inteligentes, sometido a limpieza y análisis exhaustivos. Tras aplicar técnicas de agrupamiento y algoritmos específicos, se obtuvieron clusters de paradas y rutas compartidas. Se observó una reducción promedio del 74.5% en el número de vehículos en circulación diaria. Este enfoque no solo aborda eficazmente la congestión vehicular en entornos universitarios, sino que también puede servir como base para futuras aplicaciones destinadas a promover los viajes compartidos, considerando diferentes modos de desplazamiento en los patrones de movilidad.

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Item type	Current library	Shelving location	Call number	Status	Barcode
Tesis	Biblioteca Hernán Malo González	Digital	UDA-BG T19892 (Browse shelf(Opens below))	Available	T19892

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Magíster en Matemática Aplicada

En entornos universitarios, la congestión vehicular plantea desafíos críticos para la movilidad estudiantil. Este estudio propone el uso de minería de datos para identificar patrones de movilidad y fomentar el carpooling como solución a esta problemática. Se analizó un conjunto de datos de historiales de viajes de usuarios recopilados mediante una aplicación de seguimiento de teléfonos inteligentes, sometido a limpieza y análisis exhaustivos. Tras aplicar técnicas de agrupamiento y algoritmos específicos, se obtuvieron clusters de paradas y rutas compartidas. Se observó una reducción promedio del 74.5% en el número de vehículos en circulación diaria. Este enfoque no solo aborda eficazmente la congestión vehicular en entornos universitarios, sino que también puede servir como base para futuras aplicaciones destinadas a promover los viajes compartidos, considerando diferentes modos de desplazamiento en los patrones de movilidad.

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