Evaluación metodológica de un sistema de inferencia difusa para el tráfico vehicular mediante computación paralela: estudio simulado en la Avenida Cero
DOI:
https://doi.org/10.61799/2216-0388.2076Palabras clave:
lógica difusa, transito vehicular, evaluación cuantitativa simulada, machine learning, redes neuronales, modelo hibrido, computación paralela.Resumen
El tráfico vehicular en urbes fronterizas como Cúcuta es un reto citadino serio debido a sus repercusiones en la movilidad, la duración de trayectos y el estado del medio ambiente. El presente estudio desarrolla y evalúa metodológicamente un sistema de inferencia difusa para estimar el nivel de tráfico en escenarios simulados asociados con la Avenida Cero. Emplea un Sistema de Inferencia Difusa Mamdani con una ejecución paralela aprovechando multiprocessing en Python. La herramienta usa como datos la hora, el clima y el día, devolviendo un puntaje de tráfico que oscila entre 0 y 10. Luego esto es visto como bajo, medio o elevado. Se fijaron las reglas con fundamentos claros de ingeniería vial y saber propio de la zona. Los ajustes finales de los resultados se hicieron solo con los datos de entrenamiento, en una simulación. Como no existió un registro horarias verificado de aforos de la Avenida Cero, se realizó validación numérica con 2400 datos simulados, todos re-generables. Estos datos se dividieron en un 80 por ciento para aprender y el restante 20 para comprobar. En la muestra de prueba, el FIS produjo un MAE de 0.953, un RMSE de 1.183 y un R² de 0.511. Random Forest arribó a un MAE de 0.386, un RMSE de 0.484 y un R² de 0.918. una red MLP arrojó un MAE de 0.416, un RMSE de 0.521 y un R² de 0.905. y un diseño hibrido FIS más Random Forest concibió un MAE de 0.400, un RMSE de 0.497 y un R² de 0.913. La comparación demuestra que los modelos basados en datos sobresalen sobre el FIS en la exactitud predictiva dentro del entorno sintético. Al mismo tiempo, el sistema difuso mantiene sus ventajas en interpretabilidad y rastreabilidad de reglas. El procesamiento paralelo acortó el tiempo de evaluación en comparación a la versión secuencial, obteniendo un speedup máximo de 2.92x en las pruebas registradas. Estos hallazgos corresponden exclusivamente a una validación metodológica mediante datos simulados y no constituyen una validación empírica del desempeño del sistema en la Avenida Cero. La adición de aforos reales es el próximo paso fundamental para evaluar su generalización y utilidad operativa.
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