Clasificación del peligro de accidentes de tránsito mediante redes neuronales artificiales y optimización del diseño geométrico según normas internacionales y DG-2018 en la vía Los Libertadores (PE-28A), Ayacucho

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dc.contributor.advisorLizarbe Alarcón, Hemerson
dc.contributor.authorAllccahuaman Andia, Socrates
dc.date.accessioned2026-08-13T17:14:28Z
dc.date.available2026-08-13T17:14:28Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractLa presente investigación desarrolló dos modelos de redes neuronales artificiales (RNA) para clasificar el nivel de riesgo de accidentes de tránsito en la Vía Los Libertadores (PE-28A), Ayacucho, combinados con un análisis normativo comparativo del diseño geométrico vial y un programa de alerta basado en geolocalización GPS en tiempo real. El Modelo RNA N°01 (clasificación binaria: Riesgo Menor / Riesgo Mayor), entrenado con 202 registros históricos de accidentes y 23 variables del diseño geométrico, condiciones climáticas y factores viales conforme a la DG-2018, alcanzó un accuracy de 90,48 % y AUC-ROC de 0,9818 en el conjunto de evaluación. El Modelo RNA N°02 (clasificación multiclase: Riesgo Bajo / Medio / Alto), entrenado con 2,997 segmentos geométricos modelados en AutoCAD Civil 3D y expandidos a 5,394 registros mediante SMOTE, alcanzó un accuracy de 98,00 % y AUC-ROC de 0,9985, demostrando capacidad predictiva sobresaliente. El análisis comparativo de 12 parámetros geométricos entre la DG-2018 y las normativas de Noruega, Islandia, Suecia, Reino Unido y Japón identificó deficiencias técnicas en la norma peruana, dando lugar a siete propuestas de mejora (P1–P7). Asimismo, se implementó un programa de alerta de accidentes como archivo HTML autocontenido, con rastreo GPS en tiempo real, cálculo de proximidad por la fórmula de Haversine y sistema de alerta multimodal (sonoro, vocal y vibración). Los resultados demuestran que la integración de redes neuronales artificiales, análisis normativo y geolocalización constituye un enfoque efectivo para la predicción y reducción de accidentes de tránsito en carreteras nacionales del Perú.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherTESIS CIV655_All
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14612/9042
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.publisher.countryPE
dc.rightshttps://purl.org/coar/access_right/c_abf2en_US
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSCHes_PE
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_PE
dc.subjectAccidentes de tránsitoes_PE
dc.subjectDiseño geométrico viales_PE
dc.subjectGeolocalizaciónes_PE
dc.subjectSeguridad viales_PE
dc.subjectCarreterases_PE
dc.subjectIngeniería del transportees_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.05
dc.titleClasificación del peligro de accidentes de tránsito mediante redes neuronales artificiales y optimización del diseño geométrico según normas internacionales y DG-2018 en la vía Los Libertadores (PE-28A), Ayacuchoes_PE
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fen_US
renati.advisor.dni43582533
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3682-7061
renati.author.dni76800086
renati.discipline73200082
renati.jurorEstrada Cárdenas, José Ernesto
renati.jurorLinares Flores, Adolfo
renati.jurorLizarbe Alarcón, Hemerson
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Civil
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga. Facultad de Ingeniería de Minas, Geología y Civil
thesis.degree.levelTítulo Profesional
thesis.degree.nameIngeniero Civil
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