Resumen de Fuzzy logic method to deal with uncertainty in transport problems
María Penélope Gómez Jiménez
En esta tesis doctoral, se ha desarrollado un modelo capaz de tratar y manipular información, tanto numérica (aunque pueda provenir de medidas afectadas de errores), como subjetiva, que normalmente viene expresada en términos ambiguos o difusos. Asimismo, el modelo es capaz de imputar valores a los datos perdidos.
Este método, se ha aplicado a diversos problemas relacionados con la Ingeniería Civil y más específicamente, con el área de la ingeniería de los Transportes.
El valor añadido que presenta respecto a los métodos clásicos, donde sólo se permite el uso de información numérica, es que permite añadir información subjetiva procedente del analista. El uso de esta información, de la que usualmente se dispone y que los métodos clásicos desprecian por no ser capaces de tratarla, permite abaratar costes o mejorar la precisión en el ajuste de datos.
Para verificar su utilidad, se ha aplicado a distintos problemas dentro del ámbito de la planificación del transporte. Estos problemas se caracterizan por un gran volumen de datos, alta interdependencia entre ellos, numerosas restricciones, que junto con los métodos de medidas afectados de errores, producen valores observados inconsistentes y, por tanto, tienen que ser preprocesados antes de que puedan ser utilizados en los algoritmos de predicción y toma de decisiones, monitoreo y evaluación en la planificación del transporte para obtener una base de datos consistente.
Concretamente, el modelo se ha aplicado al ajuste de datos de aforo en redes de carreteras, y a la detección de las estaciones aforo que están fallando. Los trabajos desarrollados durante la elaboración de la tesis tratan también de resolver uno de los principales problemas de operación en la planificación de transporte público: el ajuste de pasajeros que suben y bajan en una línea de transporte público.
Las principales aportaciones de esta tesis a través del modelo creado son: 1) La obtención de un conjunto valores ajustados y consistentes preservando la integridad de los valores observados, gracias a la posibilidad de incluir la percepción subjetiva del analista.
2) La detección de las estaciones de aforo que están fallando sin necesidad de disponer de información adicional.
3) La imputación de valores a los datos recogidos en campo, cuya información se ha perdido.
4) El ajuste de viajeros que suben y bajan en una línea de tránsito de transporte público, sin necesidad de realizar conteos en todas las paradas.
Los beneficios del método propuesto son diversos. En primer lugar, que funciona en los casos en que otros métodos no proporcionan ninguna solución, porque no disponen de medios para obtener un valor numérico de los datos de campo, ya sea el volumen de tráfico, o los pasajeros que se bajan en las paradas. En segundo lugar, permite obtener los datos ajustados incluso en los casos en los que aún habiéndose realizado los conteos, se ha perdido información, evitando así la necesidad de repetir la colecta de los datos de campo.
Para resumir, en esta tesis se presenta un potente método, que se puede aplicar a diferentes problemas de transporte que tienen que tratar con datos en los que subyace la incertidumbre y la ambigüedad, pudiendo diferenciar entre datos fiables y datos poco fiables.
Esto último es muy alentador ya que, como se verá en las futuras líneas de investigación, se está empezando a aplicar en la predicción de matrices O/D, y tiene un alto potencial para poder ser aplicado en muchos otros problemas donde existe incertidumbre en el transporte.
