Metodología de Valoración Contingente de ruido vehicular mediante Machine Learning: caso del bypass del Óvalo Monitor Huáscar ubicado en Santiago de Surco y La Molina

Miniatura

Enlace externo

Fecha

2024

Título de la revista

ISSN de la revista

Título del volumen

Fecha de fin de embargo

Redes Sociales




Citación

Citación APA

Resumen

El estudio examina el impacto negativo del tránsito en la calidad de vida de la población en los distritos de Santiago de Surco y La Molina, en particular en relación con la contaminación por ruido producida por el Bypass del Óvalo Monitor Huáscar. Se propone el uso de la inteligencia artificial (Machine Learning) como una herramienta innovadora para predecir la disposición de pago (DAP) de la población para reducir el ruido del tránsito. El estudio se centra en crear un modelo de valoración contingente que se combine con algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre la DAP de la población en varios escenarios. Los hallazgos de esta investigación podrían ayudar a tomar decisiones informadas para mejorar la planificación urbana y la gestión del tránsito con el objetivo de reducir los efectos negativos del ruido del tránsito.

Descripción

Palabras clave

Aprendizaje automático, Contaminación acústica, Tráfico, Gestión ambiental, Evaluación de impacto ambiental, Técnicas de predicción

Citación

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

El item tiene asociados los siguientes ficheros de licencia: Creative Commons

Excepto si se señala otra cosa, la licencia del item se describe como info:eu-repo/semantics/openAccess