Publicación:
Grafo convolucional temporal para la prediccion de tráfico

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dc.contributor.authorArias Botey, Ana
dc.contributor.directorAznarte, José Luis
dc.date.accessioned2024-05-20T12:38:28Z
dc.date.available2024-05-20T12:38:28Z
dc.date.issued2022-09-01
dc.description.abstractLa predicción del tráfico desempeña un papel importante en la mejora de la eficiencia del sistema de transporte y es de gran importancia para la planificación de rutas, la detección de puntos negros asociados con datos de accidentes o problemas de salud. Los datos de tráfico generan información cada pocos minutos mediante sensores situados en diferentes puntos geográficos, lo que lleva a considerar una relación entre la dimensión del espacio y el tiempo (modelos espacio-temporales). En estudios recientes, se ha producido un aumento de la investigación de modelos de inteligencia artificial aplicados al aprendizaje de la representación de grafos, un tipo de estructura de datos formada por un conjunto de objetos (nodos) y sus relaciones (aristas). Los algoritmos de aprendizaje profundo basados en grafos, son capaces de crear una estructura geométrica más compleja que las redes convolucionales y se ajustan a la topología de la red de carreteras de tráfico. En este trabajo se aplica un modelo novedoso basado en la unión de capas convolucionales aplicadas a grafos para modelar la componente espacial y de capas recurrentes para modelar la parte temporal (T-GCN) obteniendo resultados satisfactorios. El lenguaje de programación empleado es python.es
dc.description.abstractTraffic prediction plays an important role improving the efficiency of the transportation system and it is important for route planning, detection of black spots associated with accident data or health problems. Traffic data generates information every few minutes by sensors located at different geographical points, which leads to consider a relationship between the dimension of space and time (spatio-temporal models). In recent studies, there has been an increase in research on artificial intelligence models applied to learning graph representation, a type of data structure formed by a set of objects (nodes) and their relationships (edges). Deep learning algorithms based on graphs are able to create a more complex geometric structure than convolutional networks and fit the topology of the traffic road network. In this work we propose a novel model based on the union of convolutional layers applied to graphs to model the spatial component and recurrent layers to model the temporal part (T-GCN). The used programming language is Python.en
dc.description.versionversión final
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/14658
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
dc.relation.centerE.T.S. de Ingeniería Informática
dc.relation.degreeMáster universitario en Investigación en Inteligencia Artificial
dc.relation.departmentInteligencia Artificial
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject.keywordsGNN
dc.subject.keywordsGCN
dc.subject.keywordsLSTM
dc.subject.keywordsT-GCN
dc.subject.keywordsgrafo de tráfico
dc.subject.keywordstraffic graph
dc.titleGrafo convolucional temporal para la prediccion de tráficoes
dc.typetesis de maestríaes
dc.typemaster thesisen
dspace.entity.typePublication
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