Notas sobre pronóstico del flujo de tráfico en la ciudad de Madrid (PDF)

Tesis de Máster del año 2019 en eltema Ciencias de la Tierra / Geografía - Demografía, planeamiento urbanístico y ordenación territorial, UNED Universidad Nacional de Educación a Distancia, Idioma: Español, Resumen: La capacidad para pronosticar el flujo de tráfico en un entorno operativo es una necesidad crítica de los sistemas de transporte inteligentes (ITS). En particular, la predicción del volumen de tráfico es un factor clave para su control dinámico y proactivo.

Esta investigación compara el rendimiento de diferentes modelos utilizando los datos históricos reales reportados por los dispositivos de medida de tráfico de la ciudad de Madrid. Se han medido los rendimientos de pronóstico de los distintos modelos para diferentes horizontes de predicción, desde los 15 minutos hasta las 48 horas.

Se han probado 21 modelos para el pronóstico de flujo de tráfico en Madrid, 11 de ellos basados en la descomposición de tendencia y estacionalidad de la serie de flujo (7 con estacionalidad simple y 4 con estacionalidad múltiple), 1 basado en el método ARIMA, 1 basado en el método SARIMA (ARIMA estacional), 6 basados en redes neuronales recurrentes y 2 basados en un método Mixto STL+LSTM .

Una componente importante de esta investigación ha sido determinar si para este tipo de series temporales los modelos basados en aprendizaje profundo pueden compararse o mejorar en rendimiento a los modelos paramétricos.

Los resultados de la investigación muestran que este tipo de serie temporal puede predecirse con bastante precisión y que efectivamente los métodos basados en redes neuronales ofrecen resultados perfectamente comparables a los métodos paramétricos. Sin embargo, el algoritmo basado en redes neuronales no llega a superar de manera significativa al método basado en la descomposición en tendencia y estacionalidad de la serie.

Para el desarrollo de esta investigación se han realizado intensos esfuerzos de recopilación de datos y de saneamiento de los mismos dado que algunas series padecen de fallas en sus datos bastantes significativas. Se han medido los resultados segmentando por la calidad de los datos de la serie, viéndose que en términos medios los algoritmos se comportan igual independientemente de considerar o no este factor.