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Título : Automatización de rutas de patrullaje basados en modelos dinámicos y predictivos apoyados en el análisis de información delictual
Director(es): Jácome Paneluisa, Hernán
Autor: Manjarres Moyano, Edison Orlando
Palabras clave : MINERÍA DE DATOS
AMENAZAS
SEGURIDAD INTERNA
SIMPLEKMEANS
BASE DE DATOS
Fecha de publicación : 2020
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios
Citación : Manjarres Moyano, Edison Orlando (2020). Automatización de rutas de patrullaje basados en modelos dinámicos y predictivos apoyados en el análisis de información delictual. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí
Abstract: La inseguridad durante los últimos años es uno de los principales problemas en el Ecuador, esto ha sido puesto en evidencia por prestigiosas instituciones y empresas dedicadas a llevar a cabo análisis y estudios de este tema, como en el caso de la encuesta de victimización y percepción de la inseguridad del 2011, realizada por la única institución gubernamental encargada de este tipo de estudios como el del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, publica en su sitio web (INEC, 2011) donde se da a conocer las incidencias de delitos cometidos por cada 100.000 habitantes, dentro del territorio Nacional. Es necesario contribuir de forma tecnológica con la entidad encargada de realizar este trabajo, la cual es la Policía Nacional del Ecuador, esta institución proporciona la información que ayuda a identificar delitos y concentración de los mismos, por esta causa el propósito de este proyecto se enfoca principalmente en analizar la información, pre procesar los datos y finalmente desarrollar modelos predictivos delictuales de las rutas de patrullaje. Se propone el desarrollo de modelos dinámicos predictivos mediante la realización de Estudio de Caso (Simons & Filella, n.d.) como metodología de investigación, y apoyados de KDD, SEMMA y CRISP-DM; siendo esta ultima la escogida por tener un 43% más de precisión que sus contrapartes; a su vez, el algoritmo utilizado fue SimpleKMeans con la metodología de codo. Como resultado final del proyecto se determinó que los clusters analizados después del proceso de filtro de la data set original se incorporó de modo satisfactorio a las rutas de patrullaje, promoviendo una disminución significativa del 31.20% de los casos delictuales.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/24948
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