CLASIFICACION DE LA SEVERIDAD EN ́ ́ ACCIDENTES DE TRANSITO DE LA REGION METROPOLITANA, UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y PSO MODIFICADO
Enviado por ecardenasc • 13 de Enero de 2012 • 3.272 Palabras (14 Páginas) • 1.070 Visitas
Resumen
Las redes neuronales artificiales son un paradigma de aprendizaje y procesamien-
to autom ́tico que nace como concepto en el a ̃o 1943 haciendo de ́sta una t ́cnica
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que cuenta con una cantidad no despreciable de a ̃os de estudia, sin embargo su uti-
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lizaci ́n en problemas como el que se presenta en esta investigaci ́n (clasificaci ́n de
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accidentes de tr ́nsito) son relativamente recientes. Si bien los accidentes de tr ́nsito
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han sido analizados por distintas t ́cnicas y algoritmos de miner ́ de datos, tales co-
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mo ́rboles de decisi ́n, redes bayesianas y maquinas de soporte vectorial (SVM), la
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utilizaci ́n de algoritmos evolutivos, como por ejemplo Particle Swarm Optimization
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(PSO), no han sido incorporados del todo dentro de ́stas investigaciones, pese a que
e
son alternativas no despreciables al momento de obtener resultados satisfactorios,
como los obtenidos en [1]
Debido a lo anterior, ́sta investigaci ́n tiene como objetivo principal desarro-
e
o
llar un modelo de clasificaci ́n que permita medir la severidad de las lesiones en
o
accidentes de tr ́nsito de la zona de Santiago, utilizando redes neuronales artificia-
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les en conjunto con algoritmos evolutivos (PSO). En esta etapa se introducir ́n los
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conceptos sobre las t ́cnicas de clasificaci ́n a ocupar, de las cuales se seleccionar ́n
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las m ́s convenientes, se implementaran los modelos, para posteriormente realizar la
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simulaci ́n y el contraste de los resultados.
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Palabras Claves: Redes Neuronales Artificiales (RNA), Optimizaci ́n por En-
o
jambre de Part ́
ıculas (PSO), Clasificaci ́n, Accidentes de Tr ́nsito.
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1
Introducci ́n
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Como se indica en el sitio web de la organizaci ́n mundial de la salud (OMS), por
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medio de su oficina regional (OPS) en su informe sobre la situaci ́n mundial de la seguridad
o
vial se ̃ala que: “En las Am ́ricas y el Caribe, cada a ̃o fallecieron alrededor de 130.000
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personas, m ́s de 1,2 millones sufrieron traumatismos, y cientos de miles resultan disca-
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pacitadas como consecuencia de colisiones, choques, volcaduras o atropellamientos en las
v ́ de tr ́nsito. Este problema se constituye como la novena causa de mortalidad general
ıas
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en la Regi ́n”.[2]. Los peatones, ciclistas y motociclistas representan casi la mitad de los
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muertos en las autopistas, destacando la necesidad por parte de los usuarios de adquirir
mayor atenci ́n en los programas de seguridad vial [3].
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En Chile los valores por siniestros de tr ́nsito en el a ̃o 2009 llegaron a un total
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de $357.462.613.856 pesos chilenos, esto considerando los costos sociales y privados. Esta
situaci ́n se observa como un problema complejo de solucionar, seg ́n la Comisi ́n Nacional
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u
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de Seguridad de Tr ́nsito (CONASET), solamente en 2009 se contabilizaron un total de
a
56.330 accidentes. La regi ́n metropolitana se transforma en la primera zona con m ́s
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accidentes a nivel nacional y el 2009 contribuy ́ con un total de 21.675 siniestros, de
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los cuales 417 se tradujeron en p ́rdidas de vidas humanas y 15.512 se encontraron en la
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categor ́ de lesionados, desglos ́ndole ́sta en graves (2.016 personas), menos graves (1.117
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personas) y leves (12379 personas) [4].
Actualmente, existen diversas investigaciones en accidentes de tr ́nsito que utilizan
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t ́cnicas como Redes Bayesianas, Perceptr ́n multicapa (MLP ) y maquinas de soporte
e
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vectorial (SVM), sin embargo, el uso de redes neuronales artificiales en clasificaci ́n de
o
accidentes de tr ́nsito es reducido y su enfoque depende plenamente de c ́mo el investigador
a
o
construya el modelo de clasificaci ́n.
o
2
2.1
Marco General del Proyecto
Objetivo General
Desarrollar y evaluar un modelo de clasificaci ́n utilizando redes neuronales artifi-
o
ciales con algoritmos de optimizaci ́n de enjambre de part ́
o
ıculas (PSO) para clasificar el
grado de severidad en el cual resultan las personas involucradas en accidentes de tr ́nsito
a
de la regi ́n metropolitana de Chile.
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2.2
Objetivos Espec ́
ıficos
Explicar el marco te ́rico de las redes neuronales artificiales y Optimizaci ́n por
o
o
Enjambre de Part ́
ıculas (PSO).
2
Dise ̃ar la estructura del modelo clasificaci ́n y estimar sus par ́metros usando PSO-
n
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a
Modificado.
Evaluar y contrastar resultados de los modelos de clasificaci ́n propuestos.
o
2.3
Plan de Trabajo
Tabla 2.1: Plan de Trabajo Proyecto 2
N° de Actividades
1
2
3
2.4
Proyecto 2
Codificar las t ́cnicas elegidas
e
Realizar la simulaci ́n de los modelos propuestos
o
Contrastar los resultados obtenidos con los diversos modelos
Planteamiento del Problema
Los accidentes de tr ́nsito son una constante en Chile. Diariamente se registra una
a
gran cantidad de eventos de este tipo a lo largo del pa ́ siendo un riesgo constante para
ıs,
las personas que circulan por calles y carreteras. Existen diversas maneras para poder
identificar las causas en las que puede producirse un accidente, sin embargo, al realizar
́sta investigaci ́n se ha observado que en Chile existen escasos trabajos referentes a la
e
o
clasificaci ́n de la severidad en accidentes de tr ́nsito. Dentro de los trabajos que se han
o
a
realizado recientemente se puede mencionar [1], donde se utilizaron t ́cnicas como SVM y
e
LS-SVM (Least Squares Support Vector Machines ) . Las redes neuronales artificiales no
han sido suficientemente explotadas dentro de esta ́rea,
...