Design of a Software Prototype Based on Artificial Neural Networks to Predict the Level of Occupancy and Proximity of dual Buses on SITP Route D81

En el presente trabajo encontrará el análisis y diseño de un prototipo de software basado en el modelo de red neuronal artificial RNA multicapa, cuyo objetivo es conducir a la toma de decisiones de movilidad de acuerdo a los hábitos de abordaje de los usuarios de una de las rutas (D81) del sistema integrado de transporte masivo de la ciudad de Bogotá- Colombia, este prototipo de software es desarrollado para dispositivos móviles mediante la implementación computacional de un modelo de red neuronal que permita auto aprender; para así apoyar la toma de decisiones de los usuarios en cuanto a movilidad se refiere; ya que al contar con información útil como tiempo de arribo de los buses próximos y tasa de ocupación, el software propuesto puede realizar recomendaciones que permitirán hacer más fácil la toma de decisiones al abordar un bus del SITP.In this document will find the results of analysis and design of a software prototype based in artificial neuronal network model (ANN) multilayer, which pretend predict, optimized and decrease of wait time in accordance at users’ boarding habits one of the route (D81) of the massive transport system Transmilenio, this software prototype will develop for mobile devices through the computational implementation of neuronal network model that allow self-learning and predict the more suitable transport service for the route final user in different travel point, in addition to this also provided to the user useful information such as buses arrival time, occupation rate and travel recommendations, this through the graphic interface user interactive that allow the making decisions