2026-06-09T12:12:19Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/69252024-05-17T10:26:01Zcom_10259.4_104com_10259_2604col_10259_6848
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
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Gallart Gil, Irene
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Carmena Vives, Gonzalo
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Rodríguez Pastor, Eduardo
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Galindo Pinto, Ignacio
2022-09-19T11:57:28Z
2022-09-19T11:57:28Z
2021-07
978-84-18465-12-3
http://hdl.handle.net/10259/6925
10.36443/10259/6925
Un correcto seguimiento del funcionamiento del sistema de Metro de Madrid desde la
perspectiva del usuario exige disponer de información del número de viajeros en todo
momento y para cada elemento del sistema: estaciones, vestíbulos, andenes y vehículos. La
contraposición de volúmenes y capacidades de cada uno de estos elementos permiten deducir
densidades que se relacionan de forma directa con el concepto de calidad del servicio.
Frente a la opción de monitorización ubicua de los volúmenes de viajeros a lo ancho del
sistema, Metro de Madrid ha optado por una inteligente combinación de datos de registros
discretos (vinculados a los accesos al sistema), datos de patrones de movilidad espaciales y
dinámicos (basados en encuestas y uso de títulos de transporte) y el uso de técnicas de
modelización para completar una fotografía permanentemente actualizada del uso de cada
elemento del sistema de Metro.
La comunicación que se presenta describirá la arquitectura y problemática enfrentada, así
como el desempeño actual del sistema y planteamiento de futuro.
Finalmente, la comunicación incluirá una descripción de cómo tal sistema, diseñado y
elaborado con anterioridad a la situación pandémica actual, ha resultado clave para la
construcción de sistemas de control dinámico automatizado de las instalaciones de acceso a
la red mediante la explotación de las estimaciones de flujo de viajeros proporcionadas por el
modelo.
spa
Modelización
Simulación
Metro
Modelling
Simulation
Subway
Estimación de densidad de pasajeros en el sistema de Metro de Madrid para toma de decisiones operativas basada en modelización
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
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URL
https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/6925/1/Gallart_CIT2021_1315-1330.pdf
File
MD5
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721344
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