RT journal article
T1 Una comparativa entre redes neuronales artificiales y métodos clásicos para la predicción de la movilidad entre zonas de transporte.Aplicación práctica en el Campo de Gibraltar, España
T2 A comparison between artificial neuronal networks and classical methods for the prediction of mobility between transport zones. A case study in the campo de Gibraltar region (Spain)
A1 Rodríguez Rueda, Pedro J.
A1 Turias Domínguez, Ignacio José
A2 Ingeniería Informática
K1 Redes Neuronales Artificiales (RNAs)
K1 movilidad
K1 transporte
K1 Artificial Neural Network (ANNs)
K1 mobility
K1 transport
AB Los problemas de tráfico son cada vez más frecuentes debido al gran desarrollo tecnológico de la humanidad siendo, además, esencial sucontrol para optimizar la infraestructura y el transporte público. Para lograr este objetivo, es necesario hacer una estimación de la demandade los viajeros. Un método alternativo basado en redes neuronales artificiales (RNAs) se analiza en este trabajo, en comparación con lastécnicas de predicción tradicionales. El objetivo es obtener un procedimiento de estimación usando variables de entrada sencillas yeconómicas, que son fáciles de encontrar. A diferencia de los modelos tradicionales, el modelo alternativo funciona mejor con los datos deentrada utilizados, ajustando mejor los resultados esperados. Los resultados son altamente prometedores y por tanto se demuestra lacapacidad de las redes neuronales artificiales para realizar una estimación de la movilidad entre zonas.
PB Universidad Nacional de Colombia
SN 0012-7353
YR 2017
FD 2017
LK http://hdl.handle.net/10498/34168
UL http://hdl.handle.net/10498/34168
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 21-sep-2026