Obtención de matrices origen destino para modelos mesoscópicos a partir de datos GPS

• Carlos Sagüés García ^[1] ; María Calatrava Nicolás ^[1] ; Laura Milena Riveros González ^[1]
  1. [1] INECO, España
• Localización: R-evolucionando el transporte [Recurso electrónico]: XIV Congreso de Ingeniería del Transporte. Universidad de Burgos 6, 7 y 8 de julio 2021 / Hernán Gonzalo Orden (ed. lit.), Marta Rojo Arce (ed. lit.), 2021, ISBN 978-84-18465-12-3, págs. 1223-1238
• Idioma: español
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• Resumen

  • El objetivo del presente artículo es exponer la metodología seguida para obtener matrices Origen/Destino a partir de datos masivos geolocalizados (trazas GPS). Se trata de una metodología que actúa de manera complementaria con los procedimientos tradicionales de aforo. Las principales ventajas derivadas de esta metodología radican en una reducción de tiempos y de costes en los proyectos, además de aportar mayor fiabilidad en los resultados de los modelos al tratarse de matrices muestra obtenidas a partir de valores reales.

    Existen distintas variaciones de la metodología, pudiendo ésta adaptarse a proyectos tanto de micromodelación como de macromodelación, convirtiéndola en una metodología muy flexible.

    Esta metodología ya ha sido probada en distintos proyectos, obteniendo resultados satisfactorios, aunque también es cierto, que se encontraron ciertas debilidades en los procesos. Estas debilidades se han subsanado mediante la aplicación de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA).

    El presente artículo detalla los diferentes procedimientos de obtención de matrices, así como un análisis de sus debilidades y mejoras desarrolladas. Finalmente, una comparativa con los modelos tradicionales de obtención de matrices y los resultados obtenidos en los proyectos en los que se implantó esta metodología.