Mayor índice de accidentalidad en Bogotá a través de un modelo de Machine Learning

Autor

Paola Andrea Triana Niño, Universidad de La Salle, BogotáFollow

Tutor 1

Ramírez Gutiérrez, Catherine Helene

Resumen

En los últimos años, la Organización Mundial de la Salud ha manifestado que los accidentes de tránsito, podría considerarse como un problema de salud pública con el pasar del tiempo, dado los altos índices de accidentalidad y su tendencia creciente (Alarcón D. et al. 2018). Aun cuando a nivel mundial se ha trabajado con entereza para lograr la reducción de la accidentalidad en las calles, se evidencia que factores como el nivel educativo de peatones y conductores, el género, los estilos de conducción y el desconocimiento o mal interpretación de las señales de tránsito tienen alta influencia o tienden a cobrar alta relevancia en las investigaciones de accidentes de tránsito. (Norza E. et al.) Lo anterior se resume en que, actualmente, se reportan cerca de 1,25 millones de muertes anuales por accidentes de tránsito a nivel mundial. (Alarcón D, et al. 2018).

Resumen en lengua extranjera 1

In recent years, the World Health Organization has stated that traffic accidents could be considered a public health problem over time, given the high accident rates and their increasing trend (Alarcón D et al. 2018). Even though worldwide efforts have been made to reduce accidents on the streets, it is evident that factors such as the educational level of pedestrians and drivers, gender, driving styles and ignorance or misinterpretation of signs of traffic have a high influence or tend to gain high relevance in the investigation of traffic accidents. (Norza E, et al.) What is summarized in that currently, about 1.25 million annual deaths due to traffic accidents are reported worldwide. (Alarcón D et al. 2018).

Palabras clave

Redes neuronales artificiales, Vehículos, Previsión de series de tiempo, Accidentes de tránsito, valuación de la hipótesis, Accidentes industriales

Tipo de documento

Tesis de maestría

Licencia Creative Commons

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Fecha de elaboración

2023

Programa académico

Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios

Facultad

Escuela de Negocios

Citación recomendada

Triana Niño, P. A. (2023). Mayor índice de accidentalidad en Bogotá a través de un modelo de Machine Learning. Retrieved from https://ciencia.lasalle.edu.co/maest_analitica_inteligencia_negocios/16

Publisher

Universidad de La Salle. Escuela de Negocios. Maestría en Analítica e Inteligencia de Negocios