Bogotá’s traffic prediction system using graph neural networks
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gruplac
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Universidad Santo Tomás
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La congestión vehicular en zonas urbanas como Bogotá representa un desafío significativo que afecta la calidad de vida de los ciudadanos, la eficiencia económica y el medio ambiente. Los largos tiempos de desplazamiento, la contaminación atmosférica y el estrés asociado al tráfico son problemas apremiantes que requieren soluciones innovadoras para fomentar una movilidad urbana sostenible. Si bien existen metodologías para abordar estas problemáticas, a menudo no logran captar la complejidad inherente de los entornos urbanos, en particular la interconexión entre el flujo vehicular y la densidad poblacional.
Abstract
Vehicle congestion in urban areas like Bogotá represents a significant challenge affecting citizens’ quality of life, economic efficiency, and the environment. Long commute times, air pollution, and traffic-related stress are pressing issues requiring innovative solutions to promote sustainable urban mobility. While methodologies exist to address these problems, they often fail to capture the inherent complexity of urban environments, particularly the inter connected factors of traffic flow and population density.
Idioma
spa
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Citación
Garcia Perez, J. C. (2025). Bogotá’s traffic prediction system using graph neural networks. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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