{"id":63282,"date":"2008-04-03T00:00:00","date_gmt":"2008-04-03T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/traffic-prediction-models-using-bayesian-nerworks-and-others-tools\/"},"modified":"2008-04-03T00:00:00","modified_gmt":"2008-04-03T00:00:00","slug":"traffic-prediction-models-using-bayesian-nerworks-and-others-tools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/estadistica\/traffic-prediction-models-using-bayesian-nerworks-and-others-tools\/","title":{"rendered":"Traffic prediction models using bayesian nerworks and others tools"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Santos S\u00e1nchez-cambronero Garc\u00eda-moreno <\/strong><\/h2>\n<p>La tesis doctoral propone modelos que estiman matrices origen destino y flujo en arcos de la red a partir de los aforos en algunos de ellos. por un lado se proponen dos modelos basados en redes bayesianas: uno de localizaci\u00f3n de aforos y otro de previsi\u00f3n de tr\u00e1fico. Por otro lado, tambi\u00e9n se desarrolla un modelo de previsi\u00f3n de tr\u00e1fico basado en variables aleatorias gamma en un contexto bayesiano. Adem\u00e1s el modelo de asignaci\u00f3n utilizado no necesita enumeraci\u00f3n de rutas, lo que supone una gran ventaja, adem\u00e1s se proponen ejemplos con el fin de facilitar la comprensi\u00f3n de los modelos que adem\u00e1s, son comparados con algunos existentes en la literatura. Los resultados de los mismos parecen coherentes y consistentes. se ha inclu\u00eddo un cap\u00edtulo de aplicaci\u00f3n con el fin de aportar consistencia a los resultados te\u00f3ricos. comentarios espec\u00edficos: en las dos primeras partes de la tesis se desarrolla el estado del arte de los modelos de transporte, en particular la representaci\u00f3n de la red, los modelos de asignaci\u00f3n, los modelos de estimaci\u00f3n de matrices, los modelos bi-nivel y los modelos de localizaci\u00f3n de aforos. en la tercera parte, se exponen las redes bayesianas como herramienta para predecir flujos de tr\u00e1fico. Para ello se desarrollan varios cap\u00edtulos: &#8211; en el cap\u00edtulo tres, se formula, un modelo desagregado de asignaci\u00f3n (wmv), cuyas particularidades mas interesantes son que no necesita enumeraci\u00f3n de rutas y la posibilidad de obtener mucha mas informaci\u00f3n que utilizando otro tipo de modelos, en particular la matr\u00edz de proporciones arco-par, procedencia y destino de los usuarios del arco, etc. &#8211; en el cap\u00edtulo cuatro, se desarrolla el modelo mas relevante de los expuestos e la tesis: la previsi\u00f3n de flujos usando redes bayesianas. Las hip\u00f3tesis del modelo (red bayesiana gausiana, la utilizaci\u00f3n de variables normales, la utilizaci\u00f3n de las previsiones, etc.), Son explicadas y justificadas, y los modelos son aplicados y comparados con otros existentes. Adem\u00e1s se utiliza un algoritmo bi-nivel que combina de forma eficiente la red bayesiana con un modelo de asignaci\u00f3n estoc\u00e1stica y con el modelo wmv expuesto en el cap\u00edtulo anterior. Una de las ventajas mas relevantes de este cap\u00edtulo es que calcula las varianzas de las variables no observadas, obteniendo as\u00ed una medida de la incertidumbre de las predicciones. &#8211; en el cap\u00edtulo cinco, la matriz de varianzas-covarianzas obtenida de la red bayesiana es utilizada para localizar los aforos necesarios que reproduzcan los flujos en la red con un error menor que una cierta tolerancia. El m\u00e9todo es novedoso y mejora en cierta medida los existentes en la literatura especializada. La cuarta parte de la tesis se destina a la descripci\u00f3n de otro modelo de previsi\u00f3n de tr\u00e1fico, pero esta vez utilizando variables gamma en un contexto bayesiano. Como se ha dicho el modelo adume que los flujos entre los distintos pares origen-destino, son variables gamma. Luego utilizando una matriz desactualizada, unos aforos en unos determinados arcos y el teorema de bayes se estima la distribuci\u00f3n a posteriori de todas las variables. este modelo tambi\u00e9n se utiliza en un algoritmo bi-nivel junto con el modelo de asignaci\u00f3n wmv con el fin de poder ser aplicado a redes congestionadas. El modelo es aplicado a redes sencillas que facilitan la comprensi\u00f3n del mismo. La obtenci\u00f3n de intervalos de credibilidad, y la utilizaci\u00f3n de distribuciones a posteriori a partir de hiperpar\u00e1metros son las contribuciones m\u00e1s relevantes. con el fin de validar los modelos propuestos, estos son aplicados al caso de ciudad real. En el cap\u00edtulo siete, se describen brevemente las particularidades de la ciudad, se aplican con \u00e9xito los modelos y se validan los resultados. el \u00faltimo cap\u00edtulo est\u00e1 destinado a extraer una serie de conclusiones de la tesis.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Traffic prediction models using bayesian nerworks and others tools<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Traffic prediction models using bayesian nerworks and others tools <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Santos S\u00e1nchez-cambronero Garc\u00eda-moreno <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Castilla-la mancha<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 04\/03\/2008<\/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>\u00e1ngel Mar\u00edn gracia (vocal)<\/li>\n<li>\u00e1ngel Ibeas portilla (vocal)<\/li>\n<li>ricardo Garc\u00eda rodenas (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Santos S\u00e1nchez-cambronero Garc\u00eda-moreno La tesis doctoral propone modelos que estiman matrices origen destino y flujo en arcos 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