Propuesta de modelo de tráfico vehicular, mediante redes neuronales artificiales, para reducir la congestión vehicular en el Jirón Carlos F. Vivanco, Ayacucho, 2024

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dc.contributor.advisorLizarbe Alarcón, Hemerson
dc.contributor.authorTenorio Huarancca, Diego Omar
dc.date.accessioned2025-07-10T13:32:01Z
dc.date.available2025-07-10T13:32:01Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractLa presente investigación desarrolló un modelo de tráfico vehicular basado en redes neuronales artificiales para reducir la congestión en el Jirón Carlos F. Vivanco, Ayacucho, una zona crítica debido a su diseño colonial incompatible con el tránsito moderno. La investigación se estructuró en tres objetivos específicos: El diseño de una arquitectura robusta para detección vehicular en condiciones heterogéneas que incluyen tráfico variable, diversas condiciones ambientales (precipitaciones, iluminación solar variable, sombras proyectadas) y entornos nocturnos con visibilidad limitada; la optimización del entrenamiento del modelo para lograr alta precisión clasificatoria; y el desarrollo de un algoritmo de optimización dinámica de ciclos semafóricos. Metodológicamente, se implementó la arquitectura YOLO (You Only Look Once), entrenada durante 126 épocas mediante la técnica de Early Stopping, y se utilizaron herramientas como LabelMe para el etiquetado del conjunto de datos. El modelo alcanzó métricas sobresalientes: Precisión del 88.7%, valores de recall de 0.832 (validación) y 0.834 (evaluación), con tiempos de procesamiento ultrarrápidos. El sistema optimizó los ciclos semafóricos según la densidad vehicular, asignando tiempos diferenciados para densidades bajas, medias y altas. Los resultados demostraron la eficacia del modelo integrado para mejorar la movilidad urbana, reducir el impacto ambiental y optimizar infraestructura vial existente, estableciendo un precedente metodológico para implementar sistemas de transporte inteligente en contextos locales específicos.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherTESIS CIV607_Ten
dc.identifier.urihttps://repositorio.unsch.edu.pe/handle/20.500.14612/7855
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Cristóbal de Huamangaes_PE
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_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.subjectCongestión vehiculares_PE
dc.subjectSemáforos inteligenteses_PE
dc.subjectIngeniería del transportees_PE
dc.subjectParque automotores_PE
dc.subjectAyacuchoes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.05
dc.titlePropuesta de modelo de tráfico vehicular, mediante redes neuronales artificiales, para reducir la congestión vehicular en el Jirón Carlos F. Vivanco, Ayacucho, 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
renati.advisor.dni43582533
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3682-7061
renati.author.dni70029569
renati.discipline732016
renati.jurorBarbarán Oriundo, Moisés Nico
renati.jurorAyala Bizarro, Rocky Giban
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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