Análisis y predicción de movilidad a partir del tráfico de dispositivos móviles
Este Trabajo Final de Máster utiliza un conjunto de datos de localización de tráfico móvil recogidos de antenas GPRS. Los datos estarán basados en diferentes localizaciones geográficas dentro de una ciudad con gran incidencia turística. Con el objetivo de reducir el gran volumen de registros obtenid...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Oberta de Catalunya (UOC) |
| Repositorio: | O2, repositorio institucional de la UOC |
| OAI Identifier: | oai:openaccess.uoc.edu:10609/138327 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10609/138327 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | tráfico COVID-19 análisis de datos traffic data analysis Smart cities -- TFM Ciutats intel·ligents -- TFM Ciudades inteligentes -- TFM |
| Resumo: | Este Trabajo Final de Máster utiliza un conjunto de datos de localización de tráfico móvil recogidos de antenas GPRS. Los datos estarán basados en diferentes localizaciones geográficas dentro de una ciudad con gran incidencia turística. Con el objetivo de reducir el gran volumen de registros obtenidos se analizarán tramos horarios concretos. Una vez estructurados y atendiendo a las coordenadas de latitud y longitud y tramo horario se aplican diferentes técnicas de análisis de datos sobre un lenguaje de programación para ver las zonas con mayor concurrencia. Esta información analizada se representa geográficamente y se elaboran mapas de calor. Posteriormente se utiliza la tecnología de Machine Learning para la predicción de la afluencia de personas según el tramo horario. Tiene como objetivo principal analizar el aumento progresivo de la afluencia de personas causada por la disminución de las restricciones COVID en una localización turística y poder extraer información relevante para el ámbito de las Smart Cities. Por ejemplo, reforzar medios de transporte o servicios. |
|---|