Plataforma tecnológica para optimizar la planeación urbana en la ciudad de Guayaquil dirigida a la transportación, enfocada a la propuesta de evaluación de técnicas de procesamiento en paralelo implementada en algoritmos de agrupación basados en densidad con datos geográficos.
Fecha
2019-10
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Editor
Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.
Resumen
El proyecto esta enfocado en aportar a una plataforma tecnológica la implementación de algoritmos de trayectorias para la ayuda en la planeación urbana debido a la problemática de congestión vehicular que afecta a la ciudad de Guayaquil. Para lograr este objetivo es necesario procesar todos los datos georeferenciales de la base de datos del proyecto Less Traffic, para que arroje la información pertinente y eficaz de los sectores en donde exista mayor cantidad de tráfico vehícular. Para afrontar el procesamiento del gran volúmen de datos que tiene la ciudad de Guayaquil, se ha implementado técnicas de procesamiento en paralelo sobre los algoritmos KMeans y DBScan dentro de un ambiente en Amazon Web Services configurado con las herramientas Apache Spark y Hadoop. Está arquitectura de procesamiento se ha creado con el objetivo de optimizar el factor de tiempo , para aportar de esta forma a la plataforma tecnológica a obtener resultados procesados con información a gran escala en el menor tiempo posible y presentar la información veráz cerca del congestionamiento vehícular.
The project is focused on contributing to a technological platform the implementation of trajectory algorithms for the help in urban planning due to the problem of vehicular congestion that affects the city of Guayaquil. In order to achieve this objective, it is necessary to process all the georeferential data from the Less Traffic project database, so that it provides the relevant and effective information of the sectors where there is a greater amount of vehicular traffic. To deal with the processing of the large volume of data that the city of Guayaquil has, parallel processing techniques have been implemented on the KMeans and DBScan algorithms within an environment in Amazon Web Services configured with the Apache Spark and Hadoop tools. This processing architecture has been created with the objective of optimizing the factors of time and resources, to contribute in this way to the technological platform to obtain results processed with large-scale information in the shortest time possible and present the information truthfully close to congestion.
The project is focused on contributing to a technological platform the implementation of trajectory algorithms for the help in urban planning due to the problem of vehicular congestion that affects the city of Guayaquil. In order to achieve this objective, it is necessary to process all the georeferential data from the Less Traffic project database, so that it provides the relevant and effective information of the sectors where there is a greater amount of vehicular traffic. To deal with the processing of the large volume of data that the city of Guayaquil has, parallel processing techniques have been implemented on the KMeans and DBScan algorithms within an environment in Amazon Web Services configured with the Apache Spark and Hadoop tools. This processing architecture has been created with the objective of optimizing the factors of time and resources, to contribute in this way to the technological platform to obtain results processed with large-scale information in the shortest time possible and present the information truthfully close to congestion.
Descripción
PDF
Palabras clave
Procesamiento En Paralelo, Trayectorias Vehiculares, Algoritmos Basado En Densidad, Parallel Processing, Vehicle Paths, Density Based Algorithms