Implementación de un sistema de recomendación de habitabilidad en la ciudad de Quito orientado a la planificación urbana cognitiva aplicando técnicas de machine learning

Abstract

La ciudad de Quito actualmente tiene una población aproximada de 2.735.987 habitantes, según datos del INEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos), dónde el crecimiento desmesurado de la población genera el aumento del consumo de recursos, servicios básicos, movilidad y salud, existen necesidades que crecen considerablemente, necesidades como: seguridad, tranquilidad, servicios básicos, áreas verdes, entre otras características que son buscadas en un barrio. (Ecuador, 2019) La sobrepoblación en los barrios debido al crecimiento elevado por cuestiones migratorias desencadena características a ser analizadas en el presente proyecto. En la ciudad de Quito la problemática que enfrentamos es la habitabilidad en zonas de riesgo, el ciudadano elige vivir en un lugar sin conocer las características del sector. Ante esta problemática, este trabajo propone la aplicación de algoritmos que permitan la selección de las características de habitabilidad y así dar recomendaciones a los ciudadanos de acuerdo a su perfil, a través de la implementación de un Sistema de Recomendación de Habitabilidad en la Ciudad de Quito orientado a la planificación urbana cognitiva aplicando técnicas de Machine Learning para soporte a la toma de decisiones. Este proceso de planeación fue asistido por SC , se aplicó técnicas de Machine Learning. También se exploró el impacto de la IC , como medio de apoyo en la toma de decisiones. La sobrepoblación es considerada como uno de los principales impulsores para la urbanización de las ciudades. Los resultados que se obtuvo fue la predicción del precio de la vivienda que permite mejorar el proceso de toma de decisiones en la planificación urbana.