Modelo de aprendizaje automático aplicado a la asignación de recursos institucionales para el control y la seguridad de la infraestructura móvil, física y tecnológica del SITM MIO

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dc.contributor.advisorÁlvarez Vargas, Gloria Inés
dc.contributor.advisorArteaga Botero, Gustavo Adolfo
dc.contributor.authorBuendía Diago, Albeiro
dc.contributor.authorMejía, Karol Stefani
dc.contributor.authorMorán Villarreal, Oscar
dc.date.accessioned2024-06-08T20:40:39Z
dc.date.available2024-06-08T20:40:39Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEste proyecto se enfocó en abordar las deficiencias de seguridad en el sistema de transporte masivo SITM MIO de Santiago de Cali, que experimenta incidentes crecientes de inseguridad. La gestión reactiva y la falta de control han afectado la confianza de los aproximadamente 280 mil usuarios diarios. Se identificó la necesidad de utilizar herramientas tecnológicas avanzadas para mejorar la asignación de recursos de seguridad de manera proactiva. Se desarrolló e implementó un sistema basado en técnicas estadísticas y computacionales, utilizando modelos de aprendizaje automático como Random Forest Regression, Support Vector Regression y Multilayer Perceptron Regression. La herramienta analítica predictiva resultante integra datos históricos y modelos de aprendizaje autónomo, destacando la eficacia del modelo de Random Forest Regression. Este avance marca un hito en la gestión de recursos de seguridad del transporte masivo, demostrando el impacto positivo de la ciencia de datos en la mejora de servicios públicos esenciales y la seguridad ciudadana.
dc.format.extent75 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2075
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectModelo de aprendizaje autónomo
dc.subjectSeguridad en transporte público
dc.subjectMáquinas de vectores de soporte
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectPerceptrón Multicapa
dc.thesis.disciplineFacultad de Ingeniería y Ciencias. Maestría en Ciencia de Datos
dc.thesis.grantorPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.levelMaestría
dc.titleModelo de aprendizaje automático aplicado a la asignación de recursos institucionales para el control y la seguridad de la infraestructura móvil, física y tecnológica del SITM MIOspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
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