RT info:eu-repo/semantics/conferenceObject
T1 Obtención de matrices origen destino para modelos mesoscópicos a partir de datos GPS
A1 Sagüés García, Carlos
A1 Calatrava Nicolás, María
A1 Riveros González, Laura Milena
K1 Modelización
K1 Modelling
K1 Simulación
K1 Simulation
K1 Inteligencia artificial
K1 Artificial intelligence
K1 Ingeniería civil
K1 Civil engineering
K1 Transporte
K1 Transportation
K1 Informática
K1 Computer science
AB El objetivo del presente artículo es exponer la metodología seguida para obtener matricesOrigen/Destino a partir de datos masivos geolocalizados (trazas GPS). Se trata de unametodología que actúa de manera complementaria con los procedimientos tradicionales deaforo. Las principales ventajas derivadas de esta metodología radican en una reducción detiempos y de costes en los proyectos, además de aportar mayor fiabilidad en los resultadosde los modelos al tratarse de matrices muestra obtenidas a partir de valores reales.Existen distintas variaciones de la metodología, pudiendo ésta adaptarse a proyectos tantode micromodelación como de macromodelación, convirtiéndola en una metodología muyflexible.Esta metodología ya ha sido probada en distintos proyectos, obteniendo resultadossatisfactorios, aunque también es cierto, que se encontraron ciertas debilidades en losprocesos. Estas debilidades se han subsanado mediante la aplicación de algoritmos deInteligencia Artificial (IA).El presente artículo detalla los diferentes procedimientos de obtención de matrices, así comoun análisis de sus debilidades y mejoras desarrolladas. Finalmente, una comparativa con losmodelos tradicionales de obtención de matrices y los resultados obtenidos en los proyectosen los que se implantó esta metodología.
PB Universidad de Burgos. Servicio de Publicaciones e Imagen Institucional
SN 978-84-18465-12-3
YR 2021
FD 2021-07
LK http://hdl.handle.net/10259/6920
UL http://hdl.handle.net/10259/6920
LA spa
NO 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
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
RD 26-abr-2024