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| Título : | Modelos de aprendizaje computacional para la predicci´on de siniestralidad vial en Bogotá D.C |
| metadata.dc.creator: | Castellanos Cardozo, Sebastian Rodrigo |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Ramírez Idárraga, Juan Camilo |
| Palabras clave : | Aprendizaje automático;Modelos de predicción;Siniestralidad vial;Redes neuronales;Bosques aleatorios |
| Resumen : | Currently road accidents are a problem that negatively worsens the socioeconomic environment of any country or city, which is why all governments seek feasible solutions that allow them to reduce the risk of mortality and accidents. The solutions that many governments have implemented are based on the resolution of article 74/299 “Improvement of road safety”, proclaiming the Decade of Action for Road Safety 2021-2023, held at the United Nations General Assembly |
| metadata.dc.description.tableofcontents: | Actualmente los siniestros viales son un problema que afectan negativamente el ´ambito socioecon´omico de cualquier pa´ıs o ciudad, por lo cual todos los gobiernos buscan soluciones factibles que les permitan disminuir el riesgo de mortalidad y accidentalidad. Las soluciones que han implementado muchos gobiernos se basan en la resoluci´on del art´ıculo 74/299 “Mejoramiento de la seguridad vial”, proclamando el Decenio de Acci´on de Seguridad Vial 2021-2023, realizado en la Asamblea General de las Naciones Unidas |
| URI : | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/8949 |
| Editorial : | Universidad Antonio Nariño |
| metadata.dc.publisher.campus: | Bogotá - Sur |
| metadata.dc.publisher.faculty: | Facultad de Ingeniería de Sistemas |
| metadata.dc.date.created: | 2023-11-23 |
| metadata.dc.rights.uri: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ |
| Aparece en las colecciones: | Ingeniería de sistemas y computación |
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