RT Generic
T1 Análisis automático de datos abiertos de movilidad
A1 Hernando Vinuesa, Álvaro
AB Nos encontramos en un punto en el que la tecnología nos permite crear dispositivos inteligentes, lo que conlleva una generación de datos que por sí solos pueden no aportarnos la información deseada. Es por este motivo que es necesario realizar un análisis y procesado de los datos, ya que de esta manera serán más útiles para el estudio o aplicación que se quiera desarrollar.Este proyecto se centra en el análisis de un conjunto de datos pertenecientes a BiciMAD, el servicio público de bicicletas eléctricas de Madrid, con el fin de procesarlos para entrenar varios modelos de predicción en función del tiempo, el espacio y el tipo de día (laborable o festivo).Todo el proyecto se basa en el lenguaje de programación Python. Entre los métodos de análisis y técnicas empleadas, destaca el uso de la librería Pandas para el procesado de los datos, y modelos de regresión pertenecientes a la librería scikit-learn, como Multi-layer Perceptron (MLP) o K Nearest Neighbors (KNN), para la predicción de datos.Se concluye afirmando que el diseño realizado cumple los objetivos marcados respecto a los conjuntos finales de datos, sin embargo, los modelos de regresión no han sido tan eficaces como se esperaba de ellos.
YR 2022
FD 2022-09-08
LK https://hdl.handle.net/10016/37163
UL https://hdl.handle.net/10016/37163
LA spa
DS e-Archivo
RD 17 jul. 2024