Un modelo de predicción de tráfico en la ciudad de Ambato

Authors

  • Marcelo Pilamunga P. Universidad de las Fuerzas Armadas
  • David Ríos Insua

Abstract

RESUMEN
Este artículo contiene el estudio inicial de un modelo de predicción de tráfico, que intenta mostrar cómo puede complementarse la toma de decisiones que afecten a la ciudad a través de una buena planificación vial. Esto permitirá dar alternativas posibles de solución mediante la predicción de flujos de tráfico y determinando las intersecciones de mayor influencia dentro de la red vial, lo que por consecuencia reduciría costes en tiempo, combustible, contaminación, etc., obteniendo así una herramienta de ayuda en la toma de decisiones respecto del tráfico. Específicamente, se utiliza modelos dinámicos lineales para predecir el tráfico en distintos puntos de una ciudad y, en consecuencia, pronosticar su eventual saturación. Se puede así predecir puntos de la ciudad en la que es necesario actuar para aliviar los problemas de tráfico antes de que éstos lleguen a manifestarse.
Palabras clave: Tráfico, predicción, planificación vial, modelos dinámicos lineales, saturación, Ambato.

ABSTRACT
This paper reports the results of an initial study about a traffic prediction model, which attempts to complement city decisions by providing a good road planning. The prediction of traffic flows and the identification of intersections with major problems within the road network might enable identifying timely solutions. A support tool in decision-making regarding traffic will reduce costs in time, fuel, pollution, etc. The study uses linear dynamic models to forecast the traffic flow in the city and points where traffic saturation is likely to occur, so that timely actions can be taken to reduce traffic pressure before jams occur.
Keywords: Traffic, forecast, road planning, dynamic linear models, traffic saturation, Ambato.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

References

Acevedo, J., 2011. Estudio de Ingeniería de Tránsito para la semaforización centralizada en el casco urbano de la Ciudad de Ambato. Ilustre Municipio de Ambato, UMTA, Ambato.

Akcelik, R., 1981. Analysis traffic signals: Capacity and timing. Australian Road Research Board, ARRB Group Limited, Vermont South, Victoria 3133, Australia.

Banks, J., 1998. Handbook of simulation: Principles, methodology, advances, applications and practice. EMP Books, Atlanta, Georgia, USA.

Barceló, J., 2010. Fundamentals of traffic simulation. Springer Verlag, California, USA.

Castillo, E., A.J. Conejo, P. Pedegral, R. García, N. Alguacil, 2002. Formulación y resolución de modelos de programación matemática en ingeniería y ciencia. Alfaomega Grupo Editor, México DF, 574 pp.

Fernandez, R., E. Valenzuela, 2004. Gestión ambiental de tránsito: Cómo la ingeniería de transporte. Eure, 29(89), 97-107.

Hair, J., R. Anderson, R. Tatham, 1987. Multivariate data analysis. Macmillan Publish. Company, New York, USA.

Head, K.L., 1995. Event-based short-term traffic flow prediction model. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, pp. 46-52.

IHT, 1997. Transport in the urban environment..The Institution of Highway and Transportation, London, UK.

Lee, S., D.B. Fambro, 1999. Application of subset autoregressive integrated moving average model for short-term freeway traffic volume forecasting. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, pp. 179-188.

National Academy of Sciencies, 2000. Highway capacity manual (HCM2000). Transportation Research Board, National Research Council, Washington DC, 1207 pp.

Nel-lo, O., 1998. Los confines de la ciudad sin confines. Estructura urbana y límites administrativos en la ciudad difusa. En: J. Monclús (Ed.). La ciudad dispersa. Suburbanización y nuevas periferias. Centro de Cultura Contemporánea de Barcelona, pp. 35-57.

Okutani, I., Y.J. Stephanedes, 1984. Dynamic prediction of traffic volume through Kalman filtering theory. Transportation Research Part B: Methodological, pp. 1-11.

Petris, G., S. Petrone, P. Campagnoli, 2009. Dynamic linear models with R. Springer Verlag, New York, 186 pp.

Smeed, R., G. Bennett, 1949. Research on road safety and traffic flow. ICE Engineering Division Papers, 7(3), 1-38.

Stathopoulos, A., M.G. Karlaftis, 2003. A multivariate state space approach for urban traffic flow modeling and prediction. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 121-135.

Taha, H.A., 2004. Investigación de operaciones. Pearson Educación, México.

Tebaldi, C., M. West, 1998. Bayesian inference on network traffic using link count data. Journal of the American Statistical Association, 93(442), 557-573.

Vardi, Y., 1996. Network tomography: Estimating source-destination traffic intensities from link data. Journal of the American Statistical Association, 91(433), 365-377.

Voort, M.V.D., M. Dougherty, S. Watson,1996. Combining kohonen maps with arima time series models to forecast traffic flow. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 4, 307-

West, M., J. Harrison, 2005. Bayesian forecasting and dynamic models. Springer Verlag, New York, USA.

Williams, B.M., L.A. Hoel, 1999. Modeling and forecasting vehicular traffic flow as a seasonal ARIMA process: Theoretical basis and empirical results. Ph.D.-dissertation, Dept. Civil Eng., University of Virginia, Virginia, USA.

Willumsen, L., 1978. Estimation of an O-D matrix from traffic counts - A review. Institute of Transport Studies, University of Leeds, UK.

Yu, G.Q., J. Hu, C. Zhang, L. Zhuang, J. Song, 2003. Short-term traffic flow forecasting based on Markov chain model. IEEE Symposium on Intelligent Vehicles, pp. 208-212.

Published

2016-04-25

How to Cite

Pilamunga P., M., & Ríos Insua, D. (2016). Un modelo de predicción de tráfico en la ciudad de Ambato. Maskana, 5(Ed. Esp.). Retrieved from https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/723