Redes neuronales artificiales aplicadas en sistemas de predicción para la seguridad vial
DOI:
https://doi.org/10.18041/1794-4953/avances.2.6632Palabras clave:
redes neuronales artificiales, accidentes de tránsito, predicción, elementos viales.Resumen
En esta investigación se aplican redes neuronales artificiales para el análisis de variables que podrían tener influencia en la ocurrencia de accidentes de tránsito en carreteras de montaña. El modelo se desarrolló utilizando Redes Neuronales Artificiales (RNA) y se evaluó su eficiencia para la predicción de accidentes de tránsito considerando variables como radios de curvatura y pendientes de la vía. El desempeño de las Redes Neuronales Artificiales se evaluó aplicando la eficiencia de Nash- Sutcliffe y en el error cuadrático medio. Los resultados de la investigación mostraron un bajo desempeño de las Redes Neuronales Artificiales en el pronóstico de accidentes en función de las variables seleccionadas, lo que sugiere que los accidentes aparentemente no se deben a la geometría de la vía, o topografía, geografía del terreno, sino a otros elementos tales como el exceso de velocidad o la impericia del conductor. Sin embargo, la investigación muestra varias alternativas de modelamientos de la Red para intentar tener una mejor predicción.
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