Análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo de la fuerza social y micro simulación peatonal en el Jr. de la Unión

• Autor: Huallpa Barzola, Alex Kevin
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/147069
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/8637
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Peatones--Perú--Lima; Tránsito local--Simulación; Tránsito local--Evaluación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

En la actualidad los diseños viales que se realizan para la planificación urbana, están netamente enfocados en disminuir el tráfico vehicular, dejando en segundo plano el comportamiento de los peatones. Es por ello que para dar énfasis en lo último se realiza estudios de microsimulación peatonal, los cuales se basan en modelos que asemejan el comportamiento de las personas. El modelo con el que trabaja el software VisWalk 8.0 es el de la Fuerza Social, en el cual se emplean los parámetros que se analizarán en la siguiente investigación: tiempo de relajación (Tau), factor de anisotropía (Lambda) y factor de aleatoriedad (Noise), que regulan el comportamiento peatonal. El siguiente proyecto de investigación determinará cuál de los parámetros influye más en el desplazamiento peatonal, para ello se tomaron datos de flujos peatonales en el jirón de la Unión. La metodología que se empleó se dividió por etapas. La primera etapa consistió en recolectar los flujos peatonales de manera manual; la segunda etapa consistió en construir el modelo en el software VisWalk 8.0 con las condiciones que se encontraron en campo; la tercera etapa consiste en corroborar si los datos que brinda la simulación se ajustan a lo que sucede en la realidad, esto se obtiene mediante la calibración y validación de datos; lo siguiente es variar los parámetros de manera metódica, ya que en primer lugar se variará un parámetro y los otros dos permanecerán constante, para posteriormente dejar dos parámetros variables y uno constante; y finalmente se analizará los resultados que se obtienen de la variación de estos parámetros. Los resultados de la investigación señalan que el parámetro más con mayor sensibilidad es el tiempo de relajación (Tau). Esto debido a que cuando se realiza la prueba ANOVA, el valor de Fcal = 1247.85 es mucho mayor Fcrítico = 1.88; también porque se aprecia que cuando el valor de Tau es constante y las otras dos variables, la varianza de datos es 0.138% lo que significa que Lambda y Noise no cambian de manera relevante la media de velocidades, lo que demuestra la gran variedad que produce el parámetro Tau. Para una correcta muestra de resultados, se recomienda introducir muy cuidadosamente los datos al software para evitar incongruencias en los resultados.