REDES NEURONALES URBANAS Y DERECHO A LA CIUDAD
Diferentes disciplinas formulan funciones que relacionan variables económicas y sociales. Sectorialmente, la Nueva Ciencia de las Ciudades profundiza en el desarrollo de la sintaxis espacial urbana.
En reciente trabajo sobre Mecánica y Termodinámica Urbana se analiza la relación entre el Derecho a la Ciudad y el Sistema Urbano, explorando la relación integral entre todas estas variables urbanas formulando la matriz urbana que modela la ciudad identificando las funciones que explican el funcionamiento del Sistema Urbano.
Complementariamente, el presente trabajo desarrolla en el marco de la IA (Inteligencia Artificial) y big data urbanos analizados por RNU (Redes Neuronales Urbanas) la metodología para identificar una función oculta entre las distintas variables del Sistema Urbano Complejo para predecir el resultado que contribuya a subsanar la vulnerabilidad urbana del Derecho a la Ciudad.
Se adjunta artículo en español que incluye algoritmo de Red Neuronal Urbana para el cálculo de diferentes parámetros urbanos asociados a la matriz urbana así como el parámetro de vitalidad urbana n0/n1=1/e
Se adjunta el algoritmo de dos redes neuronales elaboradas para el análisis del Derecho a la Ciudad:
RN8_2. Red neuronal que pronostica el aumento poblacional y la vitalidad urbana a partir de 8 indicadores (Renta personal, renta hogar, porcentaje de población 15_64 años, porcentaje de población con máximo nivel educacional, precio medio de la vivienda, número de viviendas, compacidad residencial y número de viviendas por hogares).
RN1_15. Red neuronal que calcula 15 valores de la matriz urbana ( vitalidad urbana, porcentaje de suelo de zonas agrícolas requeridas, porcentaje de suelo de zonas industriales y comerciales requeridas, salario medio, número de viviendas por hogar, densidad de población, porcentaje de suelo residencial requerido, porcentaje de zona verde requerido, porcentaje de suelo natural requerido, fiscalidad ambiental requerida, aumento de población estimado, inversión en urbanismo requerido, densidad residencial, compacidad residencial y porcentaje d suelo para transporte) a partir de la inversión urbana requerida.
Right to the City and Urban Neural Networks
Different disciplines formulate functions that relate economic and social variables. The New Science of Cities delves into the development of urban spatial syntax.
In a previous work on Urban Mechanics and Thermodynamics, the relationship between the Right to the City and the Urban System was explored, formulating the urban matrix that allows modeling the city and establishing the functions that explain the functioning of the Urban or Territorial System.
In a complementary way, the present work develops within the framework of AI (Artificial Intelligence) the treatment of urban big data analyzed by RNU (Urban Neural Networks) to find the hidden function between the different variables that model a Complex Urban System and predict the result of applying measures that contribute to correcting the urban vulnerability of the Right to the City.
An article in Spanish is attached that includes an Urban Neural Network algorithm for calculating different urban parameters associated with the urban matrix as well as the urban vitality parameter n0/n1=1/e
The algorithms for two neural networks developed for analyzing the Right to the City are attached:
RN8_2. A neural network that predicts population growth and urban vitality based on eight indicators (personal income, household income, percentage of population aged 15-64, percentage of population with the highest level of education, average housing price, number of dwellings, residential density, and number of dwellings per household).
RN1_15. A neural network that calculates 15 values of the urban matrix (urban vitality, percentage of land required for agricultural zones, percentage of land required for industrial and commercial zones, average salary, number of dwellings per household, population density, percentage of land required for residential use, percentage of green space required, percentage of natural land required, environmental taxation required, estimated population growth, required urban development investment, residential density, residential density, and percentage of land for transportation) based on the required urban investment.
