Aplicación de ciencia de datos para predicción del tráfico
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Marín Villalobos, Natalia Raquel
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Abstract
El presente proyecto utiliza herramientas de ciencia de datos para generar un modelo de
predicción de tráfico basado en el desarrollo de diferentes usos de suelo y su aporte en la
generación de viajes de una zona, así como algunos indicadores económicos generales. De
esta manera se espera que el tráfico vehicular no solo se estime mediante una proyección
geométrica basada en datos históricos del tráfico en una sección de la red vial, logrando así
cuantificar el impacto de un desarrollo particular o una situación económica especifica, en
el Tránsito Promedio Diario (TPD) del lugar de análisis.
Específicamente, se considera la Radial Siquiares – Coyol como sitio de estudio, sin
embargo, es posible que, bajo una adecuada calibración del modelo, este pueda ser
utilizado en otros sectores del territorio nacional que compartan características
sociodemográficas y económicas similares a las de la zona del Coyol cercana a dicha radial.
Se escoge la zona del Coyol de Alajuela, particularmente los distritos de La Garita,
Turrucares, San José y San Antonio porque son los aledaños a la radial en estudio y estos
lugares ha experimentado un crecimiento muy acelerado del tráfico vehicular debido al
desarrollo industrial y económico que presenta la zona desde la apertura de la Radial Coyol
en el año 2012 como parte del proyecto de Concesión San José – Caldera, adicionado a las
excelentes condiciones territoriales de la zona.
Si bien es necesario el desarrollo de nuevas fuentes de emprendimiento y empleo, este
debe ser sostenible en cuanto la estructura vial que demanda. De acuerdo con estudios
realizados a la fecha, la zona presenta problemas serios de congestión vehicular, lo cual es
preocupante porque aún queda mucho potencial de desarrollo en el sitio.
Siendo que esta es una de las zonas que mayor aporta a la economía del país y su potencial
de desarrollo es muy amplio, la determinación de los efectos del desarrollo urbano y los
cambios producidos por la dinámica económica del país sobre la infraestructura vial que
sirve al sector, es fundamental para demostrar la necesidad de priorización de soluciones
viales que permitan mantener el crecimiento que tanto favorece a nuestro país.
Entre las variables se incluyen están: diferentes usos de suelo, aspectos demográficos y
algunos indicadores económicos. Siendo el uso de suelo industrial y los indicadores
económicos los que tienen mayor influencia en el modelo, según los resultados obtenidos
de la aplicación de las herramientas de ciencia de datos, por lo que se logra presentar un
modelo que considera más que una tendencia histórica y se ajusta al desarrollo y a la
elasticidad de la condición económica en la que vivimos lo cual permite valorar diferentes
alternativas y priorizar proyectos.
Description
Keywords
Ciencia de datos, Proyección de tráfico, INGENIERÍA DEL TRÁNSITO