Algoritmo de cálculo de congestión de tráfico mediante fuentes de datos heterogéneas

Los problemas de congestión viaria en las ciudades se han convertido en un asunto que tiene múltiples efectos negativos sobre la vida diaria de la ciudadanía. Desde llegar tarde a un compromiso, hasta pérdidas económicas o daños al medio ambiente y la salud pública. Hoy en día, la tecnología brinda alternativas para poder tratar de reducir las consecuencias, aprovechando para ello el potencial de los datos. Desde poder tomar decisiones en base a datos en tiempo real hasta emplear minería de datos para estudiar tendencias en diferentes situaciones, pudiendo mejorar las previsiones y decisiones a tomar en base a esto. El proyecto que aquí se plantea consiste en el desarrollo de una solución que permita anticiparse a estas situaciones, mediante la incorporación de múltiples orígenes de datos, desde densidad de tráfico media en el punto hasta circunstancias meteorológicas en tiempo real, para de esta forma brindar un soporte para la toma de decisiones que contribuyan a aliviar este tipo de situaciones.