dc.contributor.author | Mejía Peñafiel, Edwin Fernando | |
dc.contributor.author | Orozco Iguasnia, Walter Armando | |
dc.date.accessioned | 2022-05-15T21:46:55Z | |
dc.date.available | 2022-05-15T21:46:55Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.other | UPSE-RCT-2016-Vol.3-No.2-009 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/7353 | |
dc.description.abstract | Este artículo pretende dar una idea de cómo las Redes Neuronales Artificiales(ANNs), una técnica de la Inteligencia Artificial (IA), se puede acoplar a resolver el problema del tráfico en las vías de la ciudad de Riobamba, provincia de Chimborazo, país Ecuador, usando cuatro semáforos estándar, a través de un ejemplo se indica el uso de componentes electrónicos como FPGAs (Field Programmable Gate array) y los sensores en este campo, a través de detectar y contar autos puede dar mayor fluidez al tráfico. La vía que mayor cantidad de autos tenga se dará mayor prioridad para la luz verde. Usando el algoritmo de aprendizaje de un Perceptrón Simple. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2016. | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | es |
dc.subject | REDES NEURONALES ARTIFICIALES | es |
dc.subject | FPGA | es |
dc.subject | PERCEPTRON SIMPLE | es |
dc.title | Uso de redes neuronales artificiales para mejorar el tránsito en las vías. | es |
dc.type | article | es |
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