Predicción del estado del tránsito utilizando aprendizaje de máquina
Idioma: es
Resumen
Se desarrolla un procedimiento para predecir el estado del tránsito de un sistema vehicular utilizando como herramientas: dispositivos genéricos, simulación de un sensor laser y un Aprendizaje de Máquina. Tal predicción se realiza mediante tres modelos: Clasificador Bayer-Navïer, Árbol de decisiones y Redes neuronales. Para ello fue necesario realizar una etapa de entrenamiento previa a la ejecución de cada algoritmo. Luego un programa de alto nivel articulado con la librería OpenCV se encarga de fusionar los datos obtenidos del ambiente vehicular y realizar la predicción.
Palabras clave
Aprendizaje de máquina; clasificadores bayesianos, redes neuronales, árbol de decisión
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Descargar el archivo PDFDOI: http://dx.doi.org/10.30972/eitt.402897
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