Título :	Predicción de tráfico vehicular empleando Series de Tiempo y Redes Neuronales, aplicándolos a la optimización semafórica en un microsimualdor
Autor(es):	Julio César Carrasco Morales
Palabras clave:	Algoritmos genéticos Microsimulación Modelos Autorregresivos Optimización Tránsito
Área:	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Fecha de publicación :	nov-2024
Editorial :	Universidad Autónoma de Querétaro
Páginas:	1 recurso en línea (154 páginas)
Folio RI:	IGMAC-317923
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Programa académico:	Maestría en Ingeniería de Vías Terrestres y Movilidad
Resumen:	Se diseñó un sistema de semáforo automatizado para optimizar los ciclos de los semáforos en el corredor de la Av. Pie de la Cuesta en el municipio de Santiago de Querétaro, Querétaro, México. Esto se logró mediante la predicción del tráfico vehicular mediante modelos autorregresivos, filtros de Kalman y redes neuronales recurrentes (RNN) e implementando estos métodos en un simulador microscópico. Se utilizaron datos históricos de siete intersecciones recopilados entre agosto y septiembre de 2022 para realizar predicciones de tráfico para diferentes escenarios (1 hora, 1 día, 1 semana y 1 mes) con cada uno de los tres métodos. Luego de las predicciones, cada método presentó ventajas y desventajas. El modelo autorregresivo no pudo realizar estimaciones de corto plazo, arrojando coeficientes de determinación por debajo de 0,1. En contraste, los filtros de Kalman lograron resultados de hasta 0,95 para predicciones de un día, con resultados similares para predicciones de una semana y un mes. Por último, las Redes Neuronales Recurrentes lograron sus mejores resultados con coeficientes alrededor de 0,95 para predicciones de un día y una semana, aunque no fueron tan buenos como los métodos tradicionales. Los resultados sugieren que las estimaciones a corto plazo se manejan mejor con redes neuronales, ya que este método es el más estudiado y completo. Por lo tanto, los resultados de una semana se aplicaron en un microsimulador para encontrar el ciclo de semáforo óptimo, lo que permitió una reducción de hasta un 36,34% en los tiempos de viaje dentro del corredor. Al aplicar tres métodos diferentes para la optimización de los semáforos, esta investigación tiene como objetivo abrir nuevas posibilidades en el campo
URI:	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11302
Aparece en:	Maestría en Ingeniería de Vías Terrestres y Movilidad

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