Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.advisor | Ferri Ramírez, César | es_ES |
dc.contributor.author | Montesinos Muñoz, Joaquín | es_ES |
dc.coverage.spatial | east=-0.3762881000000107; north=39.4699075; name=Pl. de l'Ajuntament - Font, 46002 Valencia, Espanya | es_ES |
dc.date.accessioned | 2018-11-02T16:32:35Z | |
dc.date.available | 2018-11-02T16:32:35Z | |
dc.date.created | 2018-09-27 | |
dc.date.issued | 2018-11-02 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/111763 | |
dc.description.abstract | [ES] Los accidentes de tráfico son una de las causas más frecuentes de lesión y muerte en la población adulta en el mundo. Existen factores que pueden afectar a las condiciones de la conducción como puede ser el tráfico intenso o la meteorología adversa, y de una manera indirecta provocar que aumenten los accidentes de tráfico. Este proyecto se elabora con el fin de detectar patrones y situaciones propensas a accidentes de tráfico y de este modo poder reducir el número de muertes por siniestralidad. Para la realización del proyecto se llevará a cabo la implementación de un sistema de análisis, predicción y visualización que utiliza tecnologías de procesado de datos y tecnologías de visualización web. Los diferentes análisis y visualizaciones podrán ser utilizados para encontrar patrones de accidentes a nivel nacional, provincial y local, estudiando en estos la relación entre accidentes, clima y tráfico recogidos a través de los datos históricos de diferentes portales de datos abiertos. Además, se generará una aplicación que sea capaz de estimar el número de accidentes que sucederá en las calles de Valencia y en sus carreteras periféricas. Para dicha tarea se utiliza un modelo de aprendizaje automático basado en regresión lineal que se nutre de datos históricos y datos a tiempo real, todo esto integrado mediante una herramienta de visualización interactiva que permite la simulación de diferentes escenarios. Consideramos que la herramienta resultado del Trabajo de Fin de Máster puede servir para conocer qué factores son más propensos a producir problemas en el tráfico, concienciar a los conductores, y de este modo reducir el número de accidentes y de víctimas mediante técnicas de prevención | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] Traffic accidents are one of the most frequent causes of lesions and death in the adult population worldwide. There are some factors that can affect to conduction conditions such as intense traffic or adverse meteorology, and in an indirect way they can increase the number of traffic accidents. This project has been developed with the purpose of detecting patterns and situations liable to traffic accidents and, in this way, decrease the number of deaths. To achieve the main purpose of the project, a system based on analysis, prediction and visualization is going to be implemented using data processing and web visualization technologies. The different analysis and visualizations could be used to find patterns of accidents at a national, provincial or local level, by studying the relationship between accidents, weather and traffic collected thanks to the historical data available in many open data portals. Moreover, it is going to be developed an application able to predict the number of accidents that are going to happen on the streets of Valencia and on its peripherical roads. For this task, it is going to be developed an automatic machine learning model based on linear regression which has been trained by using historical data and that uses real time data to predict the number of accidents in real time. All these features are going to be integrated through an interactive visualization tool that allows the simulation of different scenarios. It is considered that the tool developed on the End Master Thesis allows to know which factors are more liable to produce traffic problems, to raise awareness among drivers and, in this way, to reduce the number of accidents and deaths through prevention techniques | es_ES |
dc.format.extent | 57 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Accidentes | es_ES |
dc.subject | Tráfico | es_ES |
dc.subject | Meteorología | es_ES |
dc.subject | Datos abiertos | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Minería de datos | es_ES |
dc.subject | Predicción | es_ES |
dc.subject | Visualización | es_ES |
dc.subject | Análisis de datos | es_ES |
dc.subject | Dashboard. | es_ES |
dc.subject | Accident | es_ES |
dc.subject | Traffic | es_ES |
dc.subject | Meteorology | es_ES |
dc.subject | Open data | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Data mining | es_ES |
dc.subject | Prediction | es_ES |
dc.subject | Visualization | es_ES |
dc.subject | Data analysis | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Gestión de la Información-Màster universitari en Gestió de la Informació | es_ES |
dc.title | Estudio sobre patrones de accidentes en la ciudad de València | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Montesinos Muñoz, J. (2018). Estudio sobre patrones de accidentes en la ciudad de València. http://hdl.handle.net/10251/111763 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\92750 | es_ES |