Una comparativa entre redes neuronales artificiales y métodos clásicos para la predicción de la movilidad entre zonas de transporte.: Aplicación práctica en el Campo de Gibraltar, España

• Pedro J. Rodríguez-Rueda ^[2] ; Ignacio J. Turias-Domínguez ^[1]
  1. [1] Universidad de Cádiz

     Universidad de Cádiz

     Cádiz, España

     
  2. [2] Consorcio de Transporte del Campo de Gibraltar. Algeciras, Cádiz, España
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 84, Nº. 200, 2017, págs. 209-216
• Idioma: español
• DOI: 10.15446/dyna.v84n200.56571
• Títulos paralelos:
  • A comparison between artificial neuronal networks and classicalmethods for the prediction of mobility between transport zones.: A case study in the Campo de Gibraltar Region (Spain)
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Dialnet Métricas: 2 Citas
• Resumen
  • español

    Los problemas de tráfico son cada vez más frecuentes debido al gran desarrollo tecnológico de la humanidad siendo, además, esencial su control para optimizar la infraestructura y el transporte público. Para lograr este objetivo, es necesario hacer una estimación de la demanda de los viajeros. Un método alternativo basado en redes neuronales artificiales (RNAs) se analiza en este trabajo, en comparación con las técnicas de predicción tradicionales. El objetivo es obtener un procedimiento de estimación usando variables de entrada sencillas y económicas, que son fáciles de encontrar. A diferencia de los modelos tradicionales, el modelo alternativo funciona mejor con los datos de entrada utilizados, ajustando mejor los resultados esperados. Los resultados son altamente prometedores y por tanto se demuestra la capacidad de las redes neuronales artificiales para realizar una estimación de la movilidad entre zonas.

  • English

    Traffic issues are more common every day due to the great technological development of humanity. Therefore, the control is essential to optimize infrastructure and public transport. To achieve this goal, it is necessary to make an estimate of the demand of the mobility. An alternative method, based on Artificial Neural Networks (ANNs), has been analyzed in this work comparing to traditional prediction techniques. The aim is to obtain an estimation procedure using simple, economical input variables which are easy to find. Unlike traditional models. These new models are able to perform a better fitting of input-output mapping. The results are encouraging and therefore the ability of ANNs is shown to estimate mobility between zones.

• Referencias bibliográficas
  • Zamorano C., Bigas, J.M. y Sastre C.J., Manual para la planificación, financiación e implantación de sistemas de transporte urbano, Madrid,...
  • Comisión de Transportes del CICCP. Libro Verde de Intermodalidad, Ed. Colegio de Caminos, Canales y Puertos. Madrid. 2005
  • Rapkin, C.A. and Mitchell, R.B., Urban traffic: A function of land. University of Pennsylvania, Pennsylvania, USA, 1954
  • Voorhees, A.M., A general theory of traffic movement. Ed. Institute of Traffic Engineers, New Haven, 1955.
  • Standard & Poor’s, Traffic risk in star-up toll facilities, Ed. Credit Market Services, London, 2002.
  • Standard & Poor’s, Traffic forecasting risk. Study update 2003, Ed. Financial Services, London, 2003.
  • Estudio de viabilidad y anteproyecto relativo a instalaciones tranviarias en Murcia (España), Empresa Epypsa, Murcia, septiembre 2007.
  • Herce-Vallejo, M., Instrumentos y metodología de planes de movilidad y transporte en las ciudades medias colombianas, Universidad Politécnica...
  • Davalo, E. and Naim, P., Neural Networks (Computer Science Series), Ed. Scholium Intl, 1991.
  • Hua, J. and Faghri, A., Applications of artificial neural networks to intelligent vehicle-highway systems, Transportation Research Record...
  • Ruiz-Aguilar, J.J., Turias, I.J. and Jiménez-Come, M.J., A two-stage procedure for forecasting freight inspection at border inspection posts...
  • Ruiz-Aguilar, J.J., Turias, I.J. and Jiménez-Come, M.J., Hybrid approaches based on SARIMA and artificial neural networks for inspection time...
  • Ruiz-Aguilar, J.J., Turias, I.J., Moscoso-López, J.A. and Jiménez Come, M.J., Forecasting of short-term flow freight congestion: A study case...
  • Ortúzar, J.D. y Willumsem, L.G., Modelos de Transporte (Transport Modelling), Universidad de Cantabria, Cantabria, España, 2008.
  • Muñoz-Monge C., Ramos-Ábalos, E.M., de Oña-López, R. y de Oña- López, J., Modelo simplificado para estimar la demanda de viajeros en los servicios...
  • Bishop, C.M., Neural networks for pattern recognition. Oxford University Press, Oxford, 2008.
  • Ministerio de Transportes y Comunicaciones de Perú, Metodología de actualización del modelo de transportes del área metropolitana de Lima...
  • Dougherty, M., A review of neural networks applied to transport. The Institute for Transport Studies, University of Leeds, Journal Transportation...
  • Consejería de Obras Públicas y Transportes y EPYSA, Estudio movilidad en día laborable en el Campo de Gibraltar, Sevilla, España, 1995.
  • Tema-Grupo Consultor S.A y Pereda 4 Estudio, Estudio sobre movilidad y modelización de la demanda de transporte en la ciudad de Málaga. Encuesta...
  • Parry, K. and Hazelton, M.L., Estimation of origin–destination matrices from link counts and sporadic routing data. Institute of Fundamental...
  • Cerda-Troncoso, J., Calibración de modelos gravitacionales acotados en origen, para predecir variaciones en el total atraído de movilidad...
  • González, C. y Sarmiento, I., Modelación de la distribución de viajeros de Aburrá utilizando el modelo gravitatorio, DYNA, 76(158), pp. 199-208,...
  • Rumelhart, D.E., Hinton, G.E. and Williams, R.J., Learning internal representations by error propagation. In: Parallel Distributed Processing,...
  • Marquardt, DW., An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters. Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics,...
  • Anuario Estadístico, Ayuntamiento de Madrid, Área de Gobierno de Seguridad y Servicios, Dirección General de Movilidad, Madrid, España, 2005.
  • Hornik, K., Stinchcombe, M. and White, H., Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Networks, 2, pp. 359- 366,...