Predicción del tráfico a la entrada de un Polígono Industrial Vasco

La congestión del tráfico y los problemas relacionados son una preocupación común en las zonas de acceso a Polígonos Industriales, a los que miles de trabajadores acceden a diario. Comprender los patrones de tráfico y analizar sus datos puede proporcionar información valiosa para la planificación del transporte, el desarrollo de infraestructura y la gestión de estos atascos, que suponen un contratiempo para quienes se desplazan.

predicción del trafico en la entrada de un polígono industrial

La entrada al Polígono Industrial de este reto tiene un tráfico elevado. Miles de vehículos se desplazan a diario a esa zona de la ciudad para realizar su trabajo. Esto se agrava a determinadas horas del día, donde el flujo de vehículos es más alto. Si a esto le sumamos que se trata de un entorno industrial, donde se mueven grandes cantidades de camiones de transporte, y que debido a la turnicidad, la afluencia de vehículos es elevada en muchos momentos del día, el estudio de estos momentos pico del día, resulta complejo.

La ciudad quiere establecer medidas que permitan favorecer el tráfico, evitar los accidentes y los atascos, además de reducir la contaminación. Para ello, se ha instalado a la entrada del polígono un sistema de visión que ha capturado durante un mes (31 días exactamente) la tipología de vehículos que han accedido al polígono. Estos datos se tomaron en franjas de 15 minutos. Con esta información capturada, la ciudad ha estudiado si la afluencia de vehículos es muy elevada, y han clasificado el tráfico como muy alto, alto, normal o bajo.

Pero este estudio no termina aquí: con esta información la ciudad quiere establecer un modelo predictivo a través del cual, puedan predecir para determinados momentos del día y la semana, si el tráfico en el polígono será elevado, y establecer políticas que mejoren los accesos y el tránsito en estas zonas. Y es aquí donde comienza tu labor: mediante los datos de train que encontrarás en el apartado de “Datos”, deberás:

  1. Analizar la información facilitada en el apartado de “Datos” y estudiar la calidad de la información recopilada por el sistema de visión a la entrada del polígono.
  2. A través de los datos de entrenamiento (train) desarrollar un modelo de clasificación que, en función de las variables de estudio que consideres más importantes, determine si el tráfico es muy denso, alto, normal o bajo (de acuerdo a la clasificación que encontrarás en el apartado “Datos”)
  3. Una vez tengas el modelo entrenado, con los datos de test, podrás aplicar en ellos la lógica de tu modelo, y obtener la clasificación para esos datos no etiquetados. Ese resultado será el que deberás subir a Kopuru, para que podamos evaluar tu porcentaje de acierto.
  4. ¿Quieres deslumbrar? Si además crees que de tu análisis puede obtenerse más información, adjunta un PDF donde nos cuentes: por qué tu solución es la mejor, y que ideas se te ocurren para aplicar soluciones que mejoren el tráfico, basado en las conclusiones que has obtenido al entrenar tu modelo. Nos encantará ver soluciones que además, aporten un valor a problemas reales.
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