Análisis del estado de la malla vial de Bogotá cómo identificar el deterioro en sus vías a través de la ciencia de datos

dc.description.abstractBogotá enfrenta un constante deterioro de su malla vial por falta de conservación, planificación integral y recursos limitados. Entidades utilizan el índice de condición de pavimento (PCI), basado en la norma ASTM D6433, para evaluar el estado de las vías. Sin embargo, factores como el crecimiento desorganizado, la congestión y el clima dificultan la priorización efectiva del mantenimiento. Este trabajo tiene como objetivo aplicar técnicas de ciencia de datos, específicamente aprendizaje automático no supervisado, para identificar patrones de deterioro y clasificar sectores críticos. La metodología incluyó la recopilación y análisis de datos viales mediante algoritmos de clustering. Los resultados muestran agrupaciones de zonas con necesidades similares de intervención, lo cual permite una planificación más eficiente. Se concluye que el uso de estas herramientas mejora la toma de decisiones al simplificar la integración y visualización de diferentes fuentes de datos en la conservación de la infraestructura vial de Bogotá.
dc.description.abstractenglishBogotá faces ongoing road network deterioration due to lack of maintenance, integrated planning, and limited resources. District entities use Pavement Condition Index (PCI), based on ASTM D6433, to assess road conditions. However, disorganized growth, congestion, and climate complicate effective maintenance prioritization. This study aims to apply data science techniques, specifically unsupervised machine learning, to identify deterioration patterns and classify critical urban sectors. The methodology involved collecting and analyzing road data using clustering algorithms. The results reveal groupings of areas with similar intervention needs, enabling more efficient planning. It is concluded that these tools improve decision-making for the conservation of Bogotá’s road infrastructure.
dc.format.extent33 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoes
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dc.relation.referencesDeterioro del pavimento
dc.subjectMalla vial
dc.subjectInfraestructura vial
dc.subjectÍndice de Condición de Pavimento (PCI)
dc.subjectInstituto de Desarrollo Urbano (IDU)
dc.subjectUnidad Administrativa especial de Rehabilitación y Mantenimiento Vial (UAERMV)
dc.subjectFondos de Desarrollo Local (FDL)
dc.subjectConservación vial
dc.subjectGestión de activos viales
dc.subjectOptimización de los recursos
dc.subjectSistemas inteligentes
dc.subject.descUnidad Administrativa especial de Rehabilitación y Mantenimiento Vial (UAERMV)
dc.subject.keywordRoad network
dc.subject.keywordRoad infrastructure
dc.subject.keywordPavement Condition Index (PCI)
dc.subject.keywordPavement deterioration
dc.subject.keywordInstituto de Desarrollo Urbano (IDU)
dc.subject.keywordFondos de Desarrollo Local (FDL)
dc.subject.keywordRoad preservation
dc.subject.keywordRoad asset management
dc.subject.keywordResource optimization
dc.subject.keywordIntelligent systems
dc.subject.lembPavimentos - Conservación y mantenimiento
dc.subject.lembInfraestructura vial - Planificación
dc.subject.lembAnálisis de datos - Aplicaciones en ingeniería
dc.titleAnálisis del estado de la malla vial de Bogotá cómo identificar el deterioro en sus vías a través de la ciencia de datos
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501

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