Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10553/41956
Title: Minería de datos para el desarrollo y estudio comparativo de modelos predictivos de la ocupación, volumen y velocidad medias del tráfico rodado en Estambul
Other Titles: Data mining for the development and comparative study of predictive models of the occupation, volume and speed of traffic in Istanbul
Authors: López Dolz, Pablo
Director: Méndez Babey, Máximo 
UNESCO Clasification: 120304 Inteligencia artificial
Keywords: Series temporales+ARIMA+SARIMA+Modelos autoregresivos+Forecast+Modelo dinámico armónico+Fourier+Criterio de información bayesiano+Criterio de información de AKAIKE+Error cuadrático medio
Issue Date: 2018
Abstract: Este trabajo fin de máster tiene una orientación de trabajo de investigación. Se ha obtenido un dataset de velocidades, ocupación y volumen de tráfico muestreados en tres puntos de la vía D100, que circunvala Estambul, muestreados con una frecuencia de 2 minutos. Con estos datos se ha realizado un análisis exploratorio. Se ha dedicado un tiempo a feature engineering, para luego emplearse el resto del tiempo del trabajo fin de máster al desarrollo de diversos modelos, empleándose diferentes técnicas del mundo de la estadística, como modelos autoregresivos ARIMA, SARIMA, etc. Finalmente se realiza un análisis comparativo de los diversos modelos desarrollados, con el fin de determinar cuál ofrece una predicción de más calidad...
This master's degree project has a research work orientation. It has obtained a dataset of speeds, occupation and volume of traffic sampled at three points of the D100 road, which circles Istanbul, sampled with a frequency of 2 minutes. With these data an exploratory analysis has been carried out. Some time has been dedicated to feature engineering, to then use the rest of the time of the master's thesis to develop various models, using different techniques from the world of statistics, autoregressive models, such as ARIMA, SARIMA, etc. Finally, a comparative analysis of the various models developed is carried out, in order to determine which offers a higher quality prediction…
Description: Máster en Eficiencia Energética (MUEE)
Institute: Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)
URI: http://hdl.handle.net/10553/41956
Appears in Collections:Trabajo final de máster
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