Modelos de regresión lineal para estimación de tiempos de viaje en sistemas de transporte masivo
Autor: | Juan David Hincapie Zea, Jhon Jairo Santa Chávez, John Willmer Escobar, Orlando Antonio Sabogal Cardona |
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Rok vydání: | 2015 |
Předmět: |
Generalized linear model
Computer science Science media_common.quotation_subject modelos lineales General Engineering Linear model R Programming Language simulación sistemas de prioridad (tsp) Engineering (General). Civil engineering (General) Residual análisis de regresión Homoscedasticity bus rapid transit (brt) Linear regression Statistics Sistemas de Prioridad (TSP) TA1-2040 Normality Simulation Independence (probability theory) media_common |
Zdroj: | Ciencia e Ingeniería Neogranadina, Vol 25, Iss 1, Pp 77-89 (2015) Ciencia e Ingeniería Neogranadina, Vol 25, Iss 1 (2015) |
ISSN: | 1909-7735 0124-8170 |
DOI: | 10.18359/rcin.434 |
Popis: | Uno de los aspectos más importantes en una implementación de Sistemas de Prioridad (TSP) para el transporte masivo es conocer el tiempo de llegada y de viaje de los buses solicitando prioridad. El presente artículo estima los tiempos de llegada de los buses usando técnicas de regresión lineal para un modelo de simulación del sistema de transporte masivo de la ciudad de Pereira, Colombia. Se presta especial atención a la validez de los supuestos de los modelos lineales en diferentes corredores bajo distintas condiciones. Las simulaciones se han realizado en el software Transmodeler® y los análisis de los modelos usando el lenguaje de programación R. Los resultados muestran que es difícil construir un modelo de regresión lineal válido y que las violaciones a los supuestos de normalidad, independencia y homocedasticidad son frecuentes. La única situación en la que fue posible construir modelos válidos fue en una zona sin intersecciones señalizadas ni estaciones de parada. Sin embargo, evaluaciones a las variables de respuesta de tiempos de viajes y análisis de residuales indican que se deben usar modelos lineales generalizados. |
Databáze: | OpenAIRE |
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