Browsing by Subject "Neural Networks"

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    Desarrollo de modelo de clasificación de suelo urbano recreativo basado en deep learning usando imágenes satelitales
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Chía Bejarano, Jairo David; Castaño Cardona, Nicolás; Castaño Idárraga, Omar Andrés
    El presente documento se centra en el planteamiento de un proyecto que se enfoca en el fenómeno global del rápido crecimiento urbano, donde la expansión de las ciudades surge de manera acelerada y con ella la necesidad e importancia de tener zonas verdes y espacios recreativos dentro de ellas. La falta de información precisa sobre la ubicación y extensión de estos espacios ha llevado a deficiencias en la planificación urbana; en respuesta a esta problemática, se propone la implementación de un modelo automático basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la detección y clasificación de parques y canchas deportivas en imágenes satelitales urbanas. El objetivo fundamental es estimar la cantidad de áreas recreativas en diferentes zonas urbanas, proporcionando datos cruciales para respaldar políticas públicas de expansión y mejorar la calidad de vida en entornos urbanos. Con el fin de llevar a cabo este propósito, inicialmente se planteó el diseño y entrenamiento de un modelo de CNN que clasifica y cuenta estas áreas y espacios recreativos, para posteriormente evaluar y comparar la efectividad del modelo propuesto con modelos de clasificación. Los resultados esperados abarcan la exitosa implementación del modelo en un repositorio público, la creación de una documentación detallada del proceso, y el desarrollo de scripts que faciliten la replicabilidad del enfoque propuesto y de manera propositiva, la creación de una herramienta interactiva que facilite la implementación del modelo y los resultados obtenidos.
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    Modelo predictivo del tráfico de redes de comunicación 4g en eventos culturales o sociales en municipios intermedios de Cundinamarca
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Balaguera Cubillos, Wilson Edilberto; González Torres, Paula Ginette; Tobón Llano, Luis Eduardo
    Este trabajo aborda la problemática de la saturación de redes móviles en eventos sociales y culturales, que afecta la calidad del servicio en zonas de mediana población en los municipios de Cundinamarca. El objetivo principal es desarrollar un modelo de predicción que permita anticipar el comportamiento del tráfico en las estaciones base 4G durante estos eventos, garantizando así la continuidad del servicio y mejorando la experiencia del usuario. El proyecto se centra en la recopilación de fuentes técnicas, gubernamentales y estatales con el fin de generar análisis de datos históricos de tráfico de red y en la identificación de patrones asociados a eventos relevantes en el departamento. La metodología utilizada incluye técnicas de minería de datos, web scraping para la recolección de información sobre festividades, y el uso de modelos de series temporales como Facebook Prophet, redes neuronales y modelos combinados (NeuralProphet) para mejorar la precisión en las predicciones. Los resultados obtenidos permiten proyectar aumentos de tráfico en fechas específicas, lo cual facilita la planificación de medidas preventivas y el ajuste de la infraestructura de red. El modelo propuesto demuestra ser eficaz en la detección de tendencias y patrones estacionales, lo que contribuye a la optimización del servicio y la reducción de problemas de saturación cuando se realizan eventos en dichos municipios. En conclusión, este proyecto ofrece una herramienta que le permite a las empresas de telecomunicaciones, conocer el comportamiento de la red en diferentes eventos que se realizan en los municipios de Colombia y así enfocar y proporcionar un enfoque proactivo en la gestión de la red, especialmente en contextos de alta demanda.