Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/41956
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.advisorMéndez Babey, Máximoes
dc.contributor.advisorSánchez Medina, Javier Jesúses
dc.contributor.authorLópez Dolz, Pabloes
dc.date.accessioned2018-09-19T08:58:00Z-
dc.date.available2018-09-19T08:58:00Z-
dc.date.issued2018en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/41956-
dc.descriptionMáster en Eficiencia Energética (MUEE)en_US
dc.description.abstractEste 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...en_US
dc.description.abstractThis 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…en_US
dc.languagespaen_US
dc.subject120304 Inteligencia artificialen_US
dc.subject.otherSeries temporales+ARIMA+SARIMA+Modelos autoregresivos+Forecast+Modelo dinámico armónico+Fourier+Criterio de información bayesiano+Criterio de información de AKAIKE+Error cuadrático medioes
dc.titleMinería de datos para el desarrollo y estudio comparativo de modelos predictivos de la ocupación, volumen y velocidad medias del tráfico rodado en Estambules
dc.title.alternativeData mining for the development and comparative study of predictive models of the occupation, volume and speed of traffic in Istanbulen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisen_US
dc.typeMasterThesisen_US
dc.contributor.centroInstituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)en_US
dc.contributor.departamentoDepartamento de Informática Y Sistemases
dc.investigacionIngeniería y Arquitecturaen_US
dc.type2Trabajo final de másteren_US
dc.utils.revisionen_US
dc.identifier.matriculaTFT-46471es
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-INFes
dc.contributor.titulacionMáster Universitario en Eficiencia Energéticaes
item.fulltextCon texto completo-
item.grantfulltextopen-
crisitem.advisor.deptGIR SIANI: Computación Evolutiva y Aplicaciones-
crisitem.advisor.deptIU Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
crisitem.advisor.deptGIR IUCES: Centro de Innovación para la Empresa, el Turismo, la Internacionalización y la Sostenibilidad-
crisitem.advisor.deptIU de Cibernética, Empresa y Sociedad (IUCES)-
crisitem.advisor.deptDepartamento de Informática y Sistemas-
Colección:Trabajo final de máster
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