Martínez Vasquez, David AlejandroMateus Rojas , ArmandoGarcía Pérez, Juan Camilo2026-07-172026-07-172025-05Garcia Perez, J. C. (2025). Bogotá’s traffic prediction system using graph neural networks. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/73259La 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.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.application/pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/bachelor thesisMachine LearningDeep LearningArtificial IntelligenceGraph Neural NetworksTraffic PredictionTraffic ForecastingIngeniería ElectrónicaTransporte urbanoContaminación del aireAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Graph Neural NetworksMachine LearningTraffic PredictionBogotáTraffic Forecastingreponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co