Este proyecto propone hacer un estudio y previsión del tráfico en las calles de Madrid apoyandose en datos de distintos feeds de información.
Los distintos scripts creados estan organizados por directorios. Para
facilitar el trabajo de evaluación explicamos someramente que hay en
cada uno de ellos. Dentro de los directorios hay un README.md que
desarrolla más el contenido de cada uno
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AnalisisSeries- Aquí se ha generado un notebook de Jupyter para intentar analizar los datos de las predicciones de forma interactiva. -
BD- Información de como está construida la base de datos. -
captura_camaras- scrapea y analiza las imagenes publicas de las camaras de trafico de Madrid para contar el número de coches que hay en ellas. -
Cluster- Realiza la agrupación de los distintos sensores en conjuntos de datos para poder realizar el modelo -
cluster-map-master -
Datos Contaminacion- El objetivo principal en este módulo es la extracción de datos sobre contaminación de la Provincia de Madríd procedientes de los datos abiertos del ayuntamiento de Madrid. -
Datos Eventos- Este modulo realiza la carga de los Eventos en la base de datos -
DatosMeteorologicos- El objetivo principal en este módulo es la extracción de datos metereológicos de la Provincia de Madríd procedentes de la pagina de AEMET -
DatosTraficoTiemporeal- Este modulo carga los datos procedentes de un endpoint del Ayuntamiento de Madrid con todos las lecturas de los sensores de Trafico y los incorpora a la base de datos para su posterior procesado. -
Influx- Este script guarda datos en InfluxDB sobre el número de archivos existente en dos directorios de almacenamiento de las imagenes de tráficos que son uno del scrapeo y otra para el procesado. Esto nos permitirá mediante la monitorización a través de grafana de ver si hay algún problema en la realización de estos procesos. -
Modelo Deep Learning- Analisis, decisión e implementación del modelo predictivo elegido. -
Propuesta- Documentación de la propuesta inicial, así como la presentación final del proyecto. -
ServerLess-
https://trello.com/finalfive01 https://trello.com/b/2HhvIpnH/proyecto
https://drive.google.com/drive/folders/18vm9Fffha3DPhxDTHV2xVlHc1_JlPy8F?usp=sharing
https://github.com/unaiherran/proyecto-bd3-ff
https://drive.google.com/file/d/1w3uv5nggkNfqA74Zh-Vb4uCUruXZc03H/view?usp=sharing