RESUMEN:
El presente estudio tuvo como objetivo, diseñar un algoritmo para la propuesta de un sistema adaptativo en intersecciones semaforizadas tomando como base la ciudad de Jaén, brindando aporte referente a predecir la demora y el tiempo de ciclo óptimo. Se empleó la metodología Knowlegde Discovery Databases (KDD), adaptando cinco fases: Etapa de selección, con la creación de base de datos, clasificación de atributos bajo análisis de distribución de variables y elección cuyo peso superó el umbral 0.5; preprocesamiento, a través del análisis estadístico, usando un enfoque de caja de bigotes para identificar y eliminar datos anómalos; transformación, que procedió a identificar atributos con mayor representación de datos asociados al tiempo de demora y ciclo óptimo, clasificándose en cinco modelos; minería de datos, empleando algoritmos de predicción como RandomForest, Support Vector Machine, KNeighbors, Multi-Layer Perceptron y Gradient Bossting para entrenamiento y extracción de patrones; intervención, mediante comparativo de respuestas predichas frente a valores reales utilizando métricas de rendimento. Los resultados muestran que los modelos de alta precisión fueron el primero y segundo empleando el algoritmo RandomForest, con un R2 de 0.995 y 0.996 para estimación del tiempo de demora y determinación del tiempo de ciclo óptimo, respectivamente. .
Palabras clave: diseño; algoritmo; sistema; adaptativo; intersecciones semaforizadas.