Aplicación de ciencia de datos para predicción del tráfico
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Descripción: | 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. |
| País: | Kérwá |
| Institución: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Lenguaje: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/84495 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10669/84495 |
| Palabra clave: | Ciencia de datos Proyección de tráfico INGENIERÍA DEL TRÁNSITO |