{"id":112134,"date":"2018-03-11T10:39:00","date_gmt":"2018-03-11T10:39:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/metodos-matematicos-para-la-predicion-de-trafico\/"},"modified":"2018-03-11T10:39:00","modified_gmt":"2018-03-11T10:39:00","slug":"metodos-matematicos-para-la-predicion-de-trafico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/tecnicas-de-prediccion-estadistica\/metodos-matematicos-para-la-predicion-de-trafico\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos matem\u00e1ticos para la predici\u00f3n de tr\u00e1fico"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Mar\u00eda Nogal Macho <\/strong><\/h2>\n<p>Esta tesis desarrolla los siguientes modelos matem\u00e1ticos originales:  * un modelo bayesiano conjugado para la reconstrucci\u00f3n y estimaci\u00f3n de los flujos de tr\u00e1fico a partir de la lectura de las matr\u00edculas, que permite calcular los diferentes flujos de tr\u00e1fico, tales como los de rutas, origen-destino, arcos escaneados o arcos aforados.  se supone que los flujos de las diferentes rutas son variables independientes de la familia gamma desplazada h(alpha,theta,lambda_0), donde el par\u00e1metro lambda_0 es com\u00fan a todas las rutas. Como consecuencia, los flujos de los arcos, nodos, pares od (origen-destino), etc. Pertenecen tambi\u00e9n a la familia gamma desplazada. Se presenta un m\u00e9todo bayesiano que utiliza la familia de distribuciones conjugada para estimar los diferentes flujos anteriores. Se describe en detalle la asignaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n a priori, el muestreo, la actualizaci\u00f3n de la distribuci\u00f3n a posteriori y de su moda, que se propone para sustituir a la media. Como m\u00e9todo de muestreo se utiliza  principalmente el escaneo de matr\u00edculas, aunque \u00e9ste puede ser complementado por aforadores est\u00e1ndar.  * un modelo din\u00e1mico de recarga, continuo en el tiempo, consistente con la regla fifo (first input- first output), que resuelve el problema din\u00e1mico, continuo en el tiempo, de recarga de red.  se calculan las funciones de los tiempos de recorrido de los arcos en un conjunto finito de tiempos b\u00e1sicos equidistantes que se utilizan para interpolar un spline mon\u00f3tono y as\u00ed obtener un tiempo continuo. El modelo supone que el tiempo de recorrido del arco es funci\u00f3n no lineal de los vol\u00famenes de tr\u00e1fico del mismo, pero se realizan algunas correcciones con el fin de cumplir la regla fifo en ese conjunto b\u00e1sico de tiempos estudiado. Adem\u00e1s, el uso de splines mon\u00f3tonos c\u00fabicos garantiza la monoton\u00eda que se precisa para cumplir la regla fifo en todo momento. La onda de intensidad flujo de la ruta, que es la informaci\u00f3n b\u00e1sica de la que se parte, se modela como una combinaci\u00f3n lineal de ondas b\u00e1sicas. A continuaci\u00f3n, las ondas se propagan a trav\u00e9s de la red por sus rutas, mediante el uso de la ecuaci\u00f3n de conservaci\u00f3n que que modifica la longitud y altura de las ondas en funci\u00f3n del grado de congesti\u00f3n en los diferentes arcos. Entonces, esas ondas individuales de cada ruta se combinan entre s\u00ed para generar las ondas de los arcos y nodos. Para terminar, el sistema combina toda la informaci\u00f3n para hacerla compatible en horarios y lugares utilizando un m\u00e9todo iterativo hasta la convergencia.        *  un modelo de tr\u00e1fico din\u00e1mico con demanda estoc\u00e1stica para la predicci\u00f3n de algunas variables de tr\u00e1fico, tales como los tiempos de recorrido, flujos o densidad de los arcos y su evoluci\u00f3n en el tiempo. Mediante redes bayesianas se predice el tr\u00e1fico futuro en determinados lugares e instantes. Se supone que las variables marginales son beta generalizadas, en el sentido de que se incorporan par\u00e1metros de localizaci\u00f3n y escala a la beta est\u00e1ndar, y que cuando se transforman marginalmente a normales, se convierten en normales multivariadas. El aprendizaje de la red bayesiana se hace mediante la observaci\u00f3n de datos en diferentes lugares y tiempos. Para obtener una muestra homog\u00e9nea y significativa, se seleccionan los datos con la idea de eliminar los at\u00edpicos (normalmente resultantes de d\u00edas festivos o con ocurrencias de accidentes o incidentes graves). El modelo permite suministrar estimadores puntuales, intervalos de confianza y densidades completas de las variables condicionadas a las observaciones. Dado que s\u00f3lo es necesaria informaci\u00f3n local para las predicciones, el modelo se muestra \u00fatil para predecir el tr\u00e1fico en grandes redes.  todos los modelos propuestos se han ensayado en redes de tr\u00e1fico reales como son cuenca y ciudad real (espa\u00f1a) y el estado de vermont (ee.Uu.), Con el fin de analizar sus  caracter\u00edsticas, validez de los resultados y los correspondientes requisitos  computacionales.  adem\u00e1s, se incluye una revisi\u00f3n de la literatura existente acerca de los modelos de tr\u00e1fico est\u00e1ticos y din\u00e1micos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>M\u00e9todos matem\u00e1ticos para la predici\u00f3n de tr\u00e1fico<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 M\u00e9todos matem\u00e1ticos para la predici\u00f3n de tr\u00e1fico <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Mar\u00eda Nogal Macho <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Cantabria<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 20\/12\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Enrique Castillo Ron<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Francisco de asis Garc\u00eda benitez <\/li>\n<li>Jos\u00e9 Luis Moura berodia (vocal)<\/li>\n<li>Andr\u00e9s Monz\u00f3n de c\u00e1ceres (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Mar\u00eda Men\u00e9ndez mart\u00ednez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Mar\u00eda Nogal Macho Esta tesis desarrolla los siguientes modelos matem\u00e1ticos originales: * un modelo bayesiano conjugado para 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