Algoritmo para la predicción del delito al patrimonio económico en la ciudad de Bucaramanga mediante el uso de machine learning.
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Date
2023-10-30
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Publisher
Universidad Industrial de Santander
Abstract
Este proyecto se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje de maquina para predecir delitos relacionados con el patrimonio económico en la ciudad de Bucaramanga, con el objetivo de mejorar la seguridad de la población. El enfoque de este trabajo aborda la variedad de datos que pueden influir en el rendimiento del modelo. Para lograr una mayor eficacia en la predicción, se dividió el tiempo en ventanas de 15 días, generando así un total de 24 a 25 ventanas por año. Cada ventana se compone de vectores de datos que incluyen información de latitud, longitud y un conjunto de datos preseleccionados, con la variación de 3 a 5 ventanas temporales que contribuyen a formar el vector correspondiente a la ventana siguiente. La arquitectura de la red neuronal con mejores resultados que fue el modelo de capas sencillas, consta de una capa de entrada con 512 neuronas y función de activación Relu, seguida de una capa de dropout con una tasa de 0.2 y una capa de salida con función sigmoid. El estudio evalúa el rendimiento de la predicción en diferentes escenarios de entrenamiento, considerando cambios en el tamaño de la entrada, el tamaño del vector de datos, la salida de la red y el tipo de datos resultante, incluyendo valores normalizados y valores clasificados en 5 clases por los autores. Los resultados revelan un modelo de capas neuronales con un error promedio de 1,5254 y un error cuadrático medio de 0,0024 para los datos clasificados por los autores.
Description
Keywords
Capas Neuronales, Aprendizaje de maquina, Delito, Relu, Sigmoid