Debido al crecimiento del parque automotor muchas ciudades incluyendo la ciudad de Oruro atraviesa el problema del congestionamiento vehicular en sus principales calles.
En la presenta investigación inicialmente se realizó un trabajo de campo (540 horas de aforo vehicular) para aplicar la metodología del HCM, así realizar la construcción del modelo de la red neuronal artificial de propagación inversa (Back-propagation).
Se pudo optimizar el tiempo de semaforización evaluando su eficiencia para la predicción del tiempo de demora media de los vehículos en las intersecciones considerando variables como el flujo vehicular, el tiempo de luz verde de los semáforos, el grado de saturación.
Se evaluó la validez de la predicción mediante el análisis estadístico de error medio cuadrático (Mean Square Error) dando un valor de 2.3668 E-5 como el mejor rendimiento de validación en la época 1000 de entrenamiento, los datos se dividieron en: entrenamiento (70%), validación (30%) y el modelo total (100%).
FERIA DE INVESTIGACIÓN CIENCIA Y TECNOLOGÍA 2023
Univ. Jamil Flores Muñoz
Carrera de Ingeniería Civil
Facultad Nacional de Ingeniería
Email: jamalmuoz@gmail.com
M. Sc. Ing. Jarin Hasbel Alcalá Castro
Carrera de Ingeniería Civil
Facultad Nacional de Ingeniería
Email: jarinalcala@gmail.com
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popo
Muy interesante el trabajo de investigación!!
Es muy llamativa la tematica de la investigación y los resultados que dieron la investigación respectiva, seria bueno que no solo se quede en una investigación sino que se halle vias para aplicarlo a nuestro entorno vial.
Realmente muy interesante!
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