Mestas Ramos, Sergio RolandoSotomayor Valdivia, Carlos Eduardo2026-08-042026-08-042026-07-08https://hdl.handle.net/20.500.12920/17301El 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesscontrol de tráfico inteligenteaprendizaje automáticosimulación adaptativa.info:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03