Control de semáforos para emergencias del Cuerpo General de Bomberos Voluntarios del Perú usando redes neuronales - Ayala Garrido, Brenda Elizabeth (2015)
La presente tesis, tuvo como objetivo mostrar una estrategia a través de redes neuronales, para los vehículos del Cuerpo General de Bomberos Voluntarios del Perú (CGBVP) durante una emergencia en el distrito de Surco, contribuyendo a la fluidez vehicular de las unidades en situaciones de emergencia. A nivel mundial se puede apreciar que se han desarrollado diferentes estrategias o sistemas que apoyan a las unidades de emergencia. El desarrollo del sistema propuesto consiste en preparar los semáforos con anticipación al paso de una unidad. Para ello se consideraron dos tipos de datos, ubicación y dirección, con el fin de activar los semáforos tiempo antes que el vehículo llegue a la intersección. El presente estudio analizó la red Neuronal LVQ (Learning Vector Quantization) y 2 tipos de red Backpropagation con el fin de determinar cuál de ellas es la más adecuada para el caso propuesto. Finalmente a través de simulaciones se determinó la red Backpropagation [100 85 10] obtuvo mejores resultados, siendo el de regresión igual a 0.99 y presentando valores de error en un rango de 10^-5 o menores. El algoritmo por Backpropagation [100 85 10] demostró durante sus 3 simulaciones responder correctamente a los 3 escenarios planteados. Demostrando únicamente variaciones pequeñas durante las simulaciones pero ninguna superando valores aceptables de 0 o 1 lógico