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<dc:title>Análisis estructural de redes de transporte público usando teoría de redes. Caso de Guadalajara México</dc:title>
<dc:creator>Barraza, Orlando</dc:creator>
<dc:creator>Estrada, Miquel</dc:creator>
<dc:subject>Transporte público</dc:subject>
<dc:subject>Accesibilidad</dc:subject>
<dc:subject>Public transport</dc:subject>
<dc:subject>Accessibility</dc:subject>
<dc:subject>Ingeniería civil</dc:subject>
<dc:subject>Transportes</dc:subject>
<dc:subject>Civil engineering</dc:subject>
<dc:subject>Transportation</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>Dentro del contexto de planeación de transporte público el análisis estructural es clave para&#xd;
entender la eficiencia del sistema. En este trabajo se propone una metodología de análisis&#xd;
estructural aplicada a una red alternativa de transporte público en Guadalajara México. El&#xd;
análisis se deriva de teoría de redes y se enfoca en 3 propiedades: accesibilidad, resiliencia&#xd;
y fricción espacial.&#xd;
En el caso de la accesibilidad, esta se vincula con el Shimbel index que mide el promedio de&#xd;
tiempos de viajes de cada nodo al resto de los nodos. Por ende, el grado de accesibilidad&#xd;
brindará un parámetro de la efectividad en términos de tiempo de traslado que brinda cada&#xd;
red. Por otra parte, la resiliencia integra 3 propiedades de red los cuales son: betwenness&#xd;
centrality, central point dominance y average path length. El betwenness centrality mide la&#xd;
frecuencia en la que un área de la ciudad es usada como el camino más corto entre 2&#xd;
destinos.Con esto se identifica las zonas con mayor polarización de uso. Mayores&#xd;
polarizaciones corresponderían a problemáticas de vulnerabilidades.&#xd;
Por otro lado, el central point dominance mide la variabilidad de la media del betwnneess&#xd;
centrality y el mayor betwness centrality. Una mayor variación se traduce en una mayor&#xd;
vulnerabilidad. Finalmente, el average path length mide el grado de conectividad de la red.&#xd;
Este se mide en un escenario base y se mide nuevamente cuando los principales nodos de la&#xd;
red fallan, esto con objeto de verificar el impacto que tiene la conectividad de la red cuando&#xd;
ciertos nodos fallan. Finalmente, se aborda la fricción espacial donde se toma el parámetro&#xd;
del índice deuter el cual compara la distancia euclidiana entre todos los posibles viajes y su&#xd;
distancia sobre la red de transporte. Esto otorgará un indicador de la eficiencia espacial.</dc:description>
<dc:date>2022-09-22T12:32:33Z</dc:date>
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<dc:date>2021-07</dc:date>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</dc:type>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
<dc:identifier>978-84-18465-12-3</dc:identifier>
<dc:identifier>http://hdl.handle.net/10259/7039</dc:identifier>
<dc:identifier>10.36443/10259/7039</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:format>application/pdf</dc:format>
<dc:publisher>Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional</dc:publisher>
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