Predicción del comportamiento del tráfico vehicular de vehiculos ligeros y pesados en los peajes del Perú 2025-III y IV

[jchiroques]

Tema: Predicción del comportamiento del tráfico vehicular de vehículos ligeros y pesados en los peajes del Perú de los trimestres 2025-III y 2025-IV usando algoritmos de Machine Learning

Integrantes:
- Jose Chiroque Sanchez
- Jesus Nazario Portilla
- Efflyn Caja Poma
- Mario Yufra Chambilla
- Jose Cáceres Espinoza

Resumen:
La saturación vial en Perú y la ineficiencia de métodos tradicionales requieren predicciones precisas en 82 peajes para el segundo semestre de 2025. Sin estos datos técnicos, la planificación logística y el mantenimiento preventivo nacional son deficientes. Bajo CRISP-DM, se entrenaron 738 modelos (destacando Random Forest y XGBoost) usando datos históricos, el PBI y calendarios de feriados. Se excluyó el año 2020 para evitar sesgos por la pandemia, logrando mejorar la precisión en un 14%. Se alcanzó un R2 de 0.715 y un MAPE de 8.53%. Se determinó que Lima concentra el 27.8% del tráfico nacional y se proyecta un crecimiento anual del 6%.

Paper: G01_TF_ML_V6.pdf

PPT: Predicción del comportamiento del tráfico de vehiculos ligeros y pesados en los peajes del Perú de los trimestres 2025-III y 2025-IV usando algoritmos de Machine Learning.pdf

Datos: TF_G01_ML.ip (Acá se encuentra el Proyecto completo para que pueda ser descargado y ejecutado)

Github: https://github.com/jchiroques/MIA_G01_ML_TF_PEAJES.git