Modelos de machine learning aplicados a un sistema de indicadores que evalúen la sostenibilidad en la movilidad urbana del Valle de Aburrá

Montoya Salazar, Luisa Fernanda

Modelos de machine learning aplicados a un sistema de indicadores que evalúen la sostenibilidad en la movilidad urbana del Valle de Aburrá

dc.contributor.advisor	Arteaga Botero, Gustavo Adolfo
dc.contributor.author	Montoya Salazar, Luisa Fernanda
dc.date.accessioned	2024-09-13T19:29:02Z
dc.date.available	2024-09-13T19:29:02Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	La presente investigación se centra en el análisis de la movilidad urbana del Área Metropolitana del Valle de Aburrá, entendiendo que es una problemática en la que influyen dimensiones sociales, culturales e incluso emocionales que deben ser analizadas y conllevan a que las entidades e instituciones formulen programas y políticas públicas que mejoren las condiciones para incrementar los niveles de calidad de vida de los ciudadanos. Dentro de las herramientas de información y planeación, se contemplan las encuestas de movilidad realizadas a empleados de diversas empresas en el Valle de Aburrá, lo que proporciona datos actualizados y relevantes para comprender las dinámicas actuales de movilidad. En este sentido, esta investigación tiene como objetivo construir modelos de Machine Learning aplicados a un sistema de indicadores que evalúen la sostenibilidad en la movilidad urbana del Valle de Aburrá, con el propósito de identificar patrones de comportamiento y agrupaciones significativas en los datos, para que instituciones, entidades y autoridades lo consideren como instrumento de planeación que aporta a la toma de decisiones al momento de ejecutar proyectos de movilidad urbana en el territorio.
dc.description.abstracteng	The present research focuses on the analysis of urban mobility in the Metropolitan Area of the Aburrá Valley, understanding that it is a problem influenced by social, cultural, and even emotional dimensions that need to be analyzed. These dimensions lead entities and institutions to formulate programs and public policies aimed at improving conditions to increase the quality of life for citizens. Among the information and planning tools considered are mobility surveys conducted with employees of various companies in the Aburrá Valley, providing updated and relevant data to understand the current dynamics of mobility. In this regard, this research aims to build Machine Learning models applied to an indicator system that evaluates sustainability in urban mobility in the Aburrá Valley, with the purpose of identifying behavioral patterns and significant clusters in the data. This will allow institutions, entities, and authorities to use the results as a planning tool that supports decision-making when implementing urban mobility projects in the region.
dc.format.extent	130 p.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/4039
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeniería y Ciencias
dc.rights.accessrights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/
dc.subject	Sostenibilidad
dc.subject	Movilidad urbana
dc.subject	Movilidad sostenible
dc.subject	Sustainability
dc.subject	Urban mobility
dc.subject	Sustainable mobility
dc.subject	Machine learning
dc.thesis.discipline	Facultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos - Modalidad virtual
dc.thesis.grantor	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.level	Maestría
dc.thesis.name	Magíster en Ciencia de Datos
dc.title	Modelos de machine learning aplicados a un sistema de indicadores que evalúen la sostenibilidad en la movilidad urbana del Valle de Aburrá	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TM