Aplicación del método trip chaining sobre la red de transporte público de Madrid

Abstract

En la actualidad, multitud de iniciativas de investigación están abordando los diferentes y variados temas relacionados con la implantación de un nuevo modelo de ciudades inteligentes, "smart cities", que involucran un mayor nexo entre la tecnología y la sociedad. Entre los muchos retos que presenta este concepto emergente se encuentra la gestión del tráfico urbano inteligente, que a su vez engloba el estudio de diversos campos de investigación relacionados. En este trabajo trataremos el problema de la estimación de las paradas de bajada a través del método estadístico trip chaining para poder reconstruir los flujos de tránsito de pasajeros dentro de la red intermodal de transporte público de Madrid y construir la correspondiente matriz Origen-Destino (OD), la cual representa la frecuencia de los movimientos de pasajeros entre las distintas ubicaciones de subida y bajada que constituyen la red de transporte público de una ciudad. Los resultados derivados de este proyecto demuestran la capacidad de trip chaining para dar una estimación de la parada de bajada en el 89,60% de los segmentos de viaje procesados. Asimismo, presenta una tasa de acierto del 81,97% entre los segmentos de viaje cuya parada de bajada puede ser validada por ser conocida, estableciendo como margen de error permitido 1 parada de ruta de distancia. Finalmente, se presentan varias matrices OD de tránsito construidas a diferentes niveles de agrupación, que pueden ser de gran utilidad para poder realizar análisis más avanzados en el futuro.

Nowadays, numerous research initiatives are addressing the different and varied issues related to the implementation of a new model of urban cities, "smart cities", which involve a stronger link between technology and society. Among the many challenges presented by this emerging concept is intelligent urban traffic management, which in turn encompasses the study of several related research fields. In this thesis we will deal with the problem of alighting stop estamation through the statistical method trip chaining in order to reconstruct the passenger transit flows within the intermodal public transport network of Madrid and to construct the corresponding Origin-Destination (OD) matrix, which represents the frequency of passenger movements between the different boarding and alighting locations that constitute the public transport network of a city. The results derived from this project demonstrate the ability of trip chaining to give an estimation of the alighting stop in 89,60% of the processed trip segments. It also presents an accuracy of 81,97% among the trip segments whose alighting stop can be validated by being known, setting an allowable margin of error of 1 distance route stop. Finally, several transit OD matrices constructed at different grouping levels are presented, which may be useful for more advanced analyses in the future.