Mejora de la Calidad de Servicio de Transporte Público en el Distrito de Nuevo Chimbote Mediante Redes Neuronales Supervisadas

Palabras clave: red neuronal, calidad del servicio, transporte público

Resumen

El propósito de esta investigación fue demostrar que es posible mejorar la calidad del servicio de transporte público en el distrito de Nuevo Chimbote, el cual carece de un sistema de transporte adecuado que facilite la movilidad urbana debido al mal servicio proporcionado por algunas empresas de transporte. Se empleó una red neuronal supervisada, entrenada con el 60% de datos históricos obtenidos a través de una encuesta y validada con el 40% restante. Las redes neuronales se utilizaron para modelar y predecir patrones de demanda y satisfacción del servicio, identificando relaciones clave entre variables como el sector de partida, sector de destino, ruta, horario, día de la semana, capacidad del medio de transporte, motivo del traslado, total de pasajeros y rango de edades del pasajero. Los resultados obtenidos demostraron una validez del 99% y permitieron identificar una relación significativa entre estos factores. La aplicación de este modelo puede contribuir a una mejor planificación y gestión del transporte público, optimizando recursos y mejorando la percepción del servicio por parte de los usuarios.

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Citas

Badami, M. G., & Haider, M. (2017). Un análisis del desempeño de autobuses de tránsito público en las ciudades de La India.

Bunge, M. (1999). La investigación científica (4.ª ed.). Editorial Ariel.

Chávez, C., Quezada, R., & Tello, D. (2017). Calidad en el servicio en el sector transporte terrestre interprovincial en el Perú. [Tesis de maestría, Pontificia Universidad Católica del Perú].

Demut, H., Beale, M., & Hagan, M. (2015). MATLAB. Guía de Redes Neuronales.

Fernández, C., Baptista, M. D., & Hernández, R. (2014). Metodología de la investigación (6.ª ed.). McGraw-Hill Education.

Hernández, S. R. (2019). Metodología de la investigación. McGraw-Hill Education.

Hilera, J., & Martínez, V. (2014). Redes Neuronales artificiales. Editorial Alfaomega.

Ibarra-Morales, L. E., Woolfolk-Gallego, L. E., Meza-López, B. I., & Gelain-Rodríguez, E. T. (2020). Evaluación de la calidad en el servicio: una aplicación práctica en un establecimiento de café. Revista CEA, 6(11), 89-107.

Ishikawa, K. (2010). ¿Qué es el control total de calidad? La modalidad japonesa. Editorial Norma.

Lackes, R., & Mack, D. (2010). Neuronal Networks: Basics and Applications. Springer Verlag.

Caviedes, J., Vásquez Benítez, L., & Gallego Vásquez, J. E. (2024). La motivación esencial para el aprendizaje en estudiantes de grado octavo y noveno. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 4(1), 645–679. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i1.119

Macías Valencia, D. G., & Monar Merchán, C. A. (2024). La Gestión Financiera y la Relación con Operaciones Logísticas en Distribuidoras de Cárnicos de Manta. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 5(1), 172–197. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v5i1.84

Caviedes, J., Vásquez Benítez, L., & Gallego Vásquez, J. E. (2024). La motivación esencial para el aprendizaje en estudiantes de grado octavo y noveno. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 4(1), 645–679. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i1.120

Fernández C., F. (2024). Determinación De Erodabilidad En Áreas De Influencia Cuenca Poopo Región Andina De Bolivia. Horizonte Académico, 4(4), 63–78. Recuperado a partir de https://horizonteacademico.org/index.php/horizonte/article/view/19

Medina Nolasco, E. K., Mendoza Buleje, E. R., Vilca Apaza, G. R., Mamani Fernández, N. N., & Alfaro Campos, K. (2024). Tamizaje de cáncer de cuello uterino en mujeres de una región Andina del Perú. Arandu UTIC, 11(1), 50–63. https://doi.org/10.69639/arandu.v11i1.177

Da Silva Santos , F., & López Vargas , R. (2020). Efecto del Estrés en la Función Inmune en Pacientes con Enfermedades Autoinmunes: una Revisión de Estudios Latinoamericanos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 1(1), 46–59. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v1i1.9

Machado León, (2016). El papel de la participación en lo que respecta a percepciones de los usuarios del servicio de transporte público.

Martín del Brío, B., & Sanz Molina, A. (2002). Redes Neuronales y Sistemas Difusos. Editorial Alfaomega.

Mojica, C., Lynn, P., Pérez, D., Navas, C., & Abad, J. (2020). Esto es lo que los usuarios de transporte público tienen que decir durante la pandemia. Moviliblog. https://blogs.iadb.org/transporte/es/esto-es-lo-que-los-usuarios-de-transporte-publico-tienen-que-decir-durante-la-pandemia/

Olivera, R. (2015). Proyecto de redes optimizadas de transporte público por ómnibus utilizando algoritmo genético. [Tesis magistral, Escuela Politécnica de la Universidad de Sao Paulo].

Pressman, R. (2002). Ingeniería del Software. Un enfoque práctico (5.ª ed.). Editorial McGraw Hill.

Quiñonez, Y., Lizarraga, C., Peraza, J., & Zatarain, O. (2019). Sistema inteligente para el monitoreo automatizado del transporte público en tiempo real. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 31, 94-105. https://doi.org/10.17013/risti.31.94-105

Reyes, M. (2017). Aplicación del Modelo SERVQUAL para medir la calidad del servicio al cliente de la empresa de transporte EMTRUBAPI S.A.C. año 2016-Piura. [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Piura].

Sotelo, J. E. (2015). Análisis de impactos del desarrollo de proyectos urbanos en el sistema vial y transporte. [Tesis de licenciatura, Universidad Nacional de Ingeniería].

Torres Álvarez, N., Hernández, C., & Pedroza, L. F. (2015). Redes Neuronales y Predicción de Tráfico.

Publicado
2024-10-23
Cómo citar
Lecca Zavaleta , J. A. (2024). Mejora de la Calidad de Servicio de Transporte Público en el Distrito de Nuevo Chimbote Mediante Redes Neuronales Supervisadas. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 8(5), 3262-3273. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i5.13804
Sección
Ciencias y Tecnologías