2026-06-09T18:25:41Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/69182024-05-20T07:44:53Zcom_10259.4_104com_10259_2604col_10259_6848
Gomes Bastos, Edinalva
Cueto-Felgueroso González-Pardo, María
Mira, José Manuel
Fonseca, Natalia Elizabeth
Arenas-Ramírez, Blanca
Aparicio-Izquierdo, Francisco
2022-09-19T10:53:22Z
2022-09-19T10:53:22Z
2021-07
978-84-18465-12-3
http://hdl.handle.net/10259/6918
10.36443/10259/6918
Trabajo presentado en: R-Evolucionando el transporte, XIV Congreso de Ingeniería del Transporte (CIT 2021), realizado en modalidad online los días 6, 7 y 8 de julio de 2021, organizado por la Universidad de Burgos
En las grandes ciudades el principal motivo de la pérdida de la calidad del aire es la emisión
de los productos de combustión procedentes del tráfico de vehículos. El objetivo de este
trabajo es mostrar los resultados de las predicciones realizadas para emisiones de partículas
y de óxidos de nitrógeno por autobuses urbanos de ciudad de Madrid, utilizando modelos de
minería de datos que consideran la influencia de variables cinemáticas, ambientales, altitud
y pendiente. Para la realización de las predicciones se usó la herramienta estadística Random
Forests de R.
Se obtuvo los perfiles de altitud y pendiente de manera teórica (usando la aplicación GPS
Visualizer) y experimental (determinación del perfil de altitud sobre el nivel del mar). Se
detectó un desfase entre las curvas de caudal de contaminantes respecto a las curvas de las
variables cinemáticas, por ello se hizo corresponder el valor de la variable respuesta en el
instante t con las cinemáticas en el instante t + r. Se determinó las mejores combinaciones
del desfase a partir de la elaboración de modelos sencillos.
A continuación, a los mejores modelos sencillos se añadió las componentes ambientales
como variables explicativas creando modelos globales, y finalmente se creó un modelo
incorporando al mejor modelo global la altitud y pendiente como nuevas variables
explicativas.
Se verificó que los modelos que consideran el retardo entre la variable respuesta y las
cinemáticas y la incorporación de la altitud y pendiente como variables explicativas mejoran
los modelos en términos de predicciones y errores. Los perfiles de altitud y pendiente
determinados por el método teórico presentan mejores resultados, en ambos métodos la
pendiente es la tercera variable más influyente en la emisión de los contaminantes, mientras
que las variables cinemáticas son las que más contribuyen a reducir la impureza nodal y el
error MSE-OOB.
Este trabajo se realizó en el proyecto de investigación CÍCLOPE (Sistema de optimización de ciclos urbanos de conducción. Aplicación a la generación de patrones adaptados a exigencias medioambientales y situaciones de explotación de flotas de vehículos) financiado por el Plan Nacional 2016-2018 del Ministerio de Economía y Competitividad- Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad. TRA2015-68803-R. Los autores también agradecen a la Comunidad de Madrid, que contribuyó a la difusión de este trabajo a través del Programa SEGVAUTO 4.0-CM (S2018- EMT-4362).
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spa
Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional
R-Evolucionando el transporte
http://hdl.handle.net/10259/6490
https://doi.org/10.36443/9788418465123
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TRA2015-68803-R/ES/SISTEMA DE OPTIMIZACION DE CICLOS URBANOS DE CONDUCCION. APLICACION A LA GENERACION DE PATRONES ADAPTADOS A EXIGENCIAS MEDIOAMBIENTALES Y SITUACIONES DE EXPLOTACION DE FLOTAS
info:eu-repo/grantAgreement/CAM//S2018-EMT-4362
Modelización
Simulación
Contaminación
Modelling
Simulation
Pollution
Ingeniería civil
Transportes
Civil engineering
Transportation
Modelos de emisiones de partículas y NOx de autobuses en recorridos urbanos
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