Una nueva metodología para monitorizar el volumen de tráfico permite realizar previsiones a medio y largo plazo. El trabajo ha sido realizado por investigadores de la Universidad Pública de Navarra.
“Conociendo no solo el volumen de tráfico sino la forma en que ese flujo discurre, podemos detectar cuándo está cambiando de un modo significativo. Esta información se puede utilizar, por ejemplo, en la toma de decisiones acerca de semáforos y direcciones, de la capacidad de las vías, etc.”, explica Fermín Mallor, catedrático del Departamento de Estadística e Investigación Operativa.
Lo novedoso de su investigación, que publica la revista científica Transportation Research Part B, es que aplica la estadística de curvas al problema de control o monitorización del tráfico. La utilidad se ilustra utilizando los datos del tráfico registrado en una autopista americana entre los años 2004 y 2011, si bien “la metodología, el procedimiento matemático que subyace, es extrapolable a cualquier otro lugar en el que quisiéramos hacer monitorización del tráfico”, señala el investigador.
La herramienta no solo es valiosa en el contexto del análisis de tráfico sino que, convenientemente adaptada, puede aplicarse a la monitorización y control de cualquier fenómeno del que se recojan datos con una frecuencia elevada y cuyo seguimiento sea significativo para detectar cambios (temperatura, ruido, vibración, etc.)
Uno de los aspectos relevantes de la metodología aplicada es su capacidad para detectar cambios en los patrones de flujo de tráfico. Esto se consigue combinando el análisis funcional de datos (o análisis de curvas) y técnicas de control de calidad multivariante.
Vacaciones, compras y viajes afectan al tráfico
La estadística de curvas es una nueva forma de análisis que se basa en el perfil o forma que generan los datos objeto de estudio. Esta aproximación matemática permite un aprovechamiento máximo de los datos recogidos, superando los tradicionales análisis basados en la creación y estudio de variables tales como máximo flujo de tráfico, tiempo en el que se alcanza el máximo flujo, flujo total diario, etc.
Los resultados permiten interpretar las principales causas que originan las variaciones de tráfico entre distintos días. En los datos analizados se obtuvo un patrón muy diferenciado entre días laborables y días festivos. También se puede cuantificar la importancia que tienen otros factores como, por ejemplo, periodos vacacionales, de compras y viajes. Aunque su principal utilidad es detectar cambios en el tráfico debido, por ejemplo, a la expansión demográfica en áreas cercanas, la creación de nuevas áreas comerciales y de ocio, etc.
El artículo destaca cuatro claras ventajas en el uso de esta metodología: la máxima explotación del volumen de datos obtenidos, la reducción de la dimensionalidad, la representación gráfica de cada perfil diario de tráfico y el desarrollo de un método para toma de decisiones estratégicas.
Referencia bibliográfica
Guardiola, I., León, T., Mallor, F. (2014). A functional approach to monitor and recognize patterns of daily traffic profiles. Transportation Research Part B, 65: 119-136.
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