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<dc:title>Obtención de matrices origen destino para modelos mesoscópicos a partir de datos GPS</dc:title>
<dc:creator>Sagüés García, Carlos</dc:creator>
<dc:creator>Calatrava Nicolás, María</dc:creator>
<dc:creator>Riveros González, Laura Milena</dc:creator>
<dc:subject>Modelización</dc:subject>
<dc:subject>Modelling</dc:subject>
<dc:subject>Simulación</dc:subject>
<dc:subject>Simulation</dc:subject>
<dc:subject>Inteligencia artificial</dc:subject>
<dc:subject>Artificial intelligence</dc:subject>
<dc:description>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</dc:description>
<dc:description>El objetivo del presente artículo es exponer la metodología seguida para obtener matrices&#xd;
Origen/Destino a partir de datos masivos geolocalizados (trazas GPS). Se trata de una&#xd;
metodología que actúa de manera complementaria con los procedimientos tradicionales de&#xd;
aforo. Las principales ventajas derivadas de esta metodología radican en una reducción de&#xd;
tiempos y de costes en los proyectos, además de aportar mayor fiabilidad en los resultados&#xd;
de los modelos al tratarse de matrices muestra obtenidas a partir de valores reales.&#xd;
Existen distintas variaciones de la metodología, pudiendo ésta adaptarse a proyectos tanto&#xd;
de micromodelación como de macromodelación, convirtiéndola en una metodología muy&#xd;
flexible.&#xd;
Esta metodología ya ha sido probada en distintos proyectos, obteniendo resultados&#xd;
satisfactorios, aunque también es cierto, que se encontraron ciertas debilidades en los&#xd;
procesos. Estas debilidades se han subsanado mediante la aplicación de algoritmos de&#xd;
Inteligencia Artificial (IA).&#xd;
El presente artículo detalla los diferentes procedimientos de obtención de matrices, así como&#xd;
un análisis de sus debilidades y mejoras desarrolladas. Finalmente, una comparativa con los&#xd;
modelos tradicionales de obtención de matrices y los resultados obtenidos en los proyectos&#xd;
en los que se implantó esta metodología.</dc:description>
<dc:date>2022-09-19T11:16:31Z</dc:date>
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<dc:date>2021-07</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</dc:type>
<dc:identifier>978-84-18465-12-3</dc:identifier>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10259/6920</dc:identifier>
<dc:identifier>10.36443/10259/6920</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:relation>R-Evolucionando el transporte</dc:relation>
<dc:relation>http://hdl.handle.net/10259/6490</dc:relation>
<dc:relation>https://doi.org/10.36443/9788418465123</dc:relation>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:publisher>Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional</dc:publisher>
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