Desarrollo de un sistema de control de tráfico inteligente basado en algoritmos de aprendizaje automático en la Av. Ejército en Arequipa, 2024

Sotomayor Valdivia, Carlos Eduardo

Desarrollo de un sistema de control de tráfico inteligente basado en algoritmos de aprendizaje automático en la Av. Ejército en Arequipa, 2024

dc.contributor.advisor	Mestas Ramos, Sergio Rolando
dc.contributor.author	Sotomayor Valdivia, Carlos Eduardo
dc.date.accessioned	2026-08-04T19:16:55Z
dc.date.available	2026-08-04T19:16:55Z
dc.date.issued	2026-07-08
dc.description.abstract	El tráfico en la Av. Ejército de Arequipa, especialmente en el nodo conformado por la Av. Cayma y la Av. Trinidad Morán, presenta congestión que los semáforos de tiempo fijo no gestionan adecuadamente. Ante ello, la investigación diseñó y simuló un sistema inteligente de control semafórico orientado a ajustar fases y tiempos de verde según la demanda vehicular y peatonal del tramo. El estudio fue aplicado, de enfoque cuantitativo, diseño no experimental y alcance descriptivopropositivo con evaluación comparativa. Se utilizaron aforos de campo y simulación computacional. La arquitectura integró visión por computadora, validación térmica redundante de presencia peatonal y una lógica adaptativa sustentada en dos modelos Random Forest: un clasificador de fase y un regresor de tiempo verde, entrenados con 27 variables de entrada y una base de 6000 registros. Los aforos identificaron mayores demandas entre 7:00 y 8:00 a. m. (4500 veh/h), 12:00 y 13:00 h (4560 veh/h) y 19:00 y 20:00 h (4260 veh/h), con predominio de autos y taxis (38 %), combis y microbuses (22 %), motos y mototaxis (18 %), cústeres y buses del SIT (14 %) y camiones u otros vehículos (8 %). El clasificador alcanzó 92,42 % de precisión y F1-score macro de 0,918; el regresor obtuvo MAE de 1,40 s y R² de 0,9617. En siete escenarios, el sistema redujo el tiempo de espera vehicular entre 15 % y 37 % en flujos bajo-medio, y mejoró la atención peatonal entre 65 % y 71 % en conflictos peatón-vehículo frente al ciclo fijo de 94 s. La hipótesis fue aceptada.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12920/17301
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	es_ES
dc.source	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.source	Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM	es_ES
dc.subject	control de tráfico inteligente
dc.subject	aprendizaje automático
dc.subject	simulación adaptativa.
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
dc.title	Desarrollo de un sistema de control de tráfico inteligente basado en algoritmos de aprendizaje automático en la Av. Ejército en Arequipa, 2024
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	29592341
renati.advisor.orcid	0000-0002-5966-2506
renati.author.dni	70834644
renati.discipline	713096
renati.juror	Quispe Ccachuco, Marcelo Jaime
renati.juror	Castro Valdivia, Jorge Luis
renati.juror	Collado Oporto, Christiam Guillermo
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería Mecatrónica
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales	es_ES
thesis.degree.name	Ingeniero Mecatrónico