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

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dc.contributor.advisorCalderón Niquín, Marks
dc.contributor.authorCama Montesinos, Andrea Alessandra
dc.contributor.authorRivera Bueno, Jose Pablo
dc.contributor.authorSalazar Sanchez, Leslie Alexandra
dc.contributor.authorSandoval Alcala, Jean Pierre Andre
dc.contributor.authorSoria Asin, Alejandra Marcela
dc.coverage.spatialPerúes_ES
dc.coverage.spatialLimaes_ES
dc.date.accessioned2024-06-09T17:57:30Z
dc.date.available2024-06-09T17:57:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEl 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.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3948
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad ESANes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/*
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.subjectContaminación acústicaes_ES
dc.subjectTráficoes_ES
dc.subjectGestión ambientales_ES
dc.subjectEvaluación de impacto ambientales_ES
dc.subjectTécnicas de predicciónes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04es_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04es_ES
dc.titleMetodología de Valoración Contingente de ruido vehicular mediante Machine Learning: caso del bypass del Óvalo Monitor Huáscar ubicado en Santiago de Surco y La Molinaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.type.otherTrabajo de suficiencia profesionales_ES
renati.advisor.dni70263095
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5440-3978es_ES
renati.author.dni75399797
renati.author.dni72393862
renati.author.dni70105240
renati.author.dni71047733
renati.author.dni72949632
renati.discipline521236es_ES
renati.jurorBallón Álvarez, Joseph
renati.jurorChoy Pun, Augusto
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesionales_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería en Gestión Ambientales_ES
thesis.degree.grantorUniversidad ESAN. Facultad de Ingenieríaes_ES
thesis.degree.nameIngeniero en Gestión Ambientales_ES
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