Identificación de patrones de congestionamiento vehicular utilizando algoritmos de agrupamiento de trayectorias basados en densidad

Autores/as

Palabras clave:

Congestionamiento, Clustering, Trayectorias, Tráfico, Densidad.

Resumen

Este trabajo se centra en identificar patrones de congestionamiento. Para ello se utilizan 3 conjuntos de datos de las ciudades de Beijing, Guayaquil y Roma. Se efectúa la implementación del algoritmo Dyclee, modificado para agrupar celdas de trayectorias en base a velocidades, con el cual se realiza experimentos en los que se calculó adecuadamente los patrones de volumen de servicio e índice de operatividad en base a sus resultados. La modalidad de la investigación predominante es la bibliográfica. Sin embargo, el estudio también incluye características de una investigación de campo, debido a que los algoritmos fueron ejecutados con datos de trayectorias GPS de tres conjuntos de datos diferentes. Para validar esta investigación se ejecutaron dos experimentos. En el primer experimento se determinó que el algortimo Dyclee calculó correctamente los patrones de congestionamiento. En el segundo experimento se encontró que TRADBSCAN obtuvo los mejores resultados con respecto a métricas de validación tomando en cuenta los parámetros establecidos. Se concluyó que el algoritmo de clustering basado en densidad Dyclee, es capaz de identificar patrones de congestionamiento vehicular.

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Publicado

2022-11-30

Cómo citar

Reyes, G., Roldán, J., Macias, A., Cordova, F., & León, O. (2022). Identificación de patrones de congestionamiento vehicular utilizando algoritmos de agrupamiento de trayectorias basados en densidad. Investigación, Tecnología E Innovación, 14(17). Recuperado a partir de https://revistas.ug.edu.ec/index.php/iti/article/view/1473

Número

Sección

Artículos