Resumen

La incertidumbre puede encontrarse en todas las etapas del modelo de demanda de viajes, donde el error pasa de una etapa a otra y se propaga por todo el modelo. Por lo tanto, estudiar la incertidumbre en la última etapa es más importante porque representa el resultado de la incertidumbre en el modelo de demanda de viajes. El objetivo de este trabajo es ayudar a los modelizadores de transporte a percibir la incertidumbre en la asignación del tráfico en la red de transporte, construyendo una nueva metodología para predecir el flujo de tráfico y comparar los valores predichos con los valores reales o los valores calculados con métodos analíticos. Esta metodología se construyó utilizando el método de simulación Monte Carlo para cuantificar la incertidumbre en los flujos de tráfico en una red de transporte. Los valores de la matriz OD se consideraron variables estocásticas que siguen una distribución de probabilidad específica. Y, los resultados del proceso de simulación representan los flujos de tráfico predichos en cada enlace de la red de transporte. En consecuencia, estos resultados predichos se clasifican en cuatro casos según su variabilidad y sesgo. Por último, los resultados se dibujan en cifras para visualizar la incertidumbre en las asignaciones de tráfico. Esta metodología se aplicó a un estudio de caso utilizando diferentes escenarios. Estos escenarios varían en función de los parámetros de entrada utilizados en la simulación MC. Los resultados de la simulación de los escenarios arrojaron diferentes sesgos para cada enlace por separado según la característica física de la red de transporte y la matriz OD original, pero en general, existe una relación directa entre el parámetro de entrada de la desviación estándar con el sesgo y la variabilidad del flujo de tráfico previsto para todos los escenarios.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:red de transporte, incertidumbre, modelo de demanda de viajes, resultados, escenarios, valores, flujo de tráfico, flujos de tráfico, método de simulación monte carlo, matriz od original
• Keywords:transport network, uncertainty, travel demand model, results, scenarios, values, traffic flow, traffic flows, monte carlo simulation method, original od matrix