Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17707
Title: Estimación y caracterización de la demanda en un bike-sharing system universitario utilizando Machine learning
Authors: Varela Petrissans, Bruno
Keywords: Sistemas de bicicleta compartidos
Predicción de demanda
Machine learning
Computación urbana
Patrones de mobilidad
Abstract: Es esta investigación se estima y caracteriza la demanda de un sistema de bicicletas compartido (Bike-sharing systems, BSS por sus siglas en inglés) universitario, utilizando herramientas de Machine Learning. En la primera parte se presentan los fundamentos teórico-analíticos de los algoritmos empleados para el desarrollo del modelo; posteriormente, se expone de manera sistemática la metodología; y, finalmente, en la tercera parte se muestran los principales hallazgos, los cuales indican que a partir de la desagregación de la variable “tiempo” desde minutos hasta años, se pueden obtener mejores predicciones de la demanda del sistema, además de considerar que las variables climatológicas son cruciales para un mejor modelado.
Description: Es esta investigación se estima y caracteriza la demanda de un sistema de bicicletas compartido (Bike-sharing systems, BSS por sus siglas en inglés) universitario, utilizando herramientas de Machine Learning. En la primera parte se presentan los fundamentos teórico-analíticos de los algoritmos empleados para el desarrollo del modelo; posteriormente, se expone de manera sistemática la metodología; y, finalmente, en la tercera parte se muestran los principales hallazgos, los cuales indican que a partir de la desagregación de la variable “tiempo” desde minutos hasta años, se pueden obtener mejores predicciones de la demanda del sistema, además de considerar que las variables climatológicas son cruciales para un mejor modelado.
URI: http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/handle/RepoFi/17707
Appears in Collections:Tesis 2021

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Tesis.pdfTesis1.86 MBAdobe PDFView/Open
Portada.pdfPortada382.35 kBAdobe PDFView/Open
FEX-3.pdfFEX-3366.36 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.