Identificación de patrones de congestionamiento vehicular utilizando algoritmos de agrupamiento de trayectorias basados en densidad

• Reyes, Gary ^[1] ; Roldán, José ^[1] ; Macias, Angélica ^[1] ; Cordova, Francisco ^[1] ; León, Oscar ^[1]
  1. [1] Universidad de Guayaquil

     Universidad de Guayaquil

     Guayaquil, Ecuador

     
• Localización: Investigación, Tecnología e Innovación, ISSN 1390-5147, ISSN-e 2661-6548, Vol. 14, Nº. 17, 2022 (Ejemplar dedicado a: November), págs. 1-15
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Identification of vehicular traffic patterns using density-based trajectory clustering algorithms
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    Contexto: Este trabajo se centra en identificar patrones de congestionamiento. Para ello se utilizan 3 conjuntos de datos de las ciudades de Beijing, Guayaquil y Roma. Método: Se efectúa la implementación del algoritmo Dyclee, modificado para agrupar celdas de trayectorias en base a velocidades, con el cual se realiza experimentos en los que se calculó adecuadamente los patrones de volumen de servicio e índice de operatividad en base a sus resultados. La modalidad de la investigación predominante es la bibliográfica. Sin embargo, el estudio también incluye características de una investigación de campo, debido a que los algoritmos fueron ejecutados con datos de trayectorias GPS de tres conjuntos de datos diferentes. Resultados: Para validar esta investigación se ejecutaron dos experimentos. En el primer experimento se determinó que el algortimo Dyclee calculó correctamente los patrones de congestionamiento. En el segundo experimento se encontró que TRADBSCAN obtuvo los mejores resultados con respecto a métricas de validación tomando en cuenta los parámetros establecidos. Conclusiones: Se concluyó que el algoritmo de clustering basado en densidad Dyclee, es capaz de identificar patrones de congestionamiento vehicular.

  • English

    Context: This paper focuses on identifying congestion patterns. Three data sets from the cities of Beijing, Guayaquil and Rome are used for this purpose. Method: The implementation of the Dyclee algorithm, modified to group cells of trajectories based on speeds, is carried out, with which experiments are performed in which the patterns of service volume and operability index are adequately calculated based on their results. The predominant research modality is bibliographic. However, the study also includes characteristics of a field research, because the algorithms were executed with GPS trajectory data from three different data sets. Results: To validate this research, two experiments were run. In the first experiment it was determined that the Dyclee algorithm correctly calculated the congestion patterns. In the second experiment it was found that TRADBSCAN obtained the best results with respect to validation metrics taking into account the established parameters. Conclusions: It was concluded that the Dyclee density-based clustering algorithm is able to identify vehicular congestion patterns.