Efecto de la variación de parámetros fundamentales de la microsimulación en los tiempos de viaje

Descripción del Articulo

La investigación actual se centra en la evaluación de los impactos de los parámetros fundamentales de la microsimulación en los tiempos de viaje donde los aspectos de simulación bajo análisis incluyen el warm up, los números semilla y los pasos de simulación. De esta manera, esta tesis persigue la m...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Aguinaga Mezarina, Carlos Alonso
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/27534
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/27534
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Flujo de tráfico--Lima
Transporte urbano
Ingeniería del tránsito
Carreteras--Diseño y construcción
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01
Descripción
Sumario:La investigación actual se centra en la evaluación de los impactos de los parámetros fundamentales de la microsimulación en los tiempos de viaje donde los aspectos de simulación bajo análisis incluyen el warm up, los números semilla y los pasos de simulación. De esta manera, esta tesis persigue la mejora del proceso de diseño y análisis en los modelos de microsimulación. Para alcanzar este propósito, se comenzó con un estudio de las distintas escalas de simulación, con un enfoque más profundo en la microsimulación, que abarca los parámetros fundamentales explorados en este trabajo. También, se investigó el funcionamiento del software Vissim, ya que se implementó para observar y extraer datos que faciliten la evaluación de los efectos en las variables de eficiencia. Luego, se empleó el modelo de Vissim de la intersección de las avenidas Salaverry y El Ejército donde se colocaron cuatro contadores de tiempo de viaje (dos para vehículos motorizados y dos para no motorizados) y se realizaron modificaciones en el warm up, los números semilla y los pasos de simulación. En el primer caso, se pensó utilizar periodos de 600 s, 900 s y el warm up del proyecto; sin embargo, al determinar este último, se halló que su magnitud coincidía con los 900 segundos. En el segundo caso, se analizaron números semilla aleatorios y con una diferencia constante. Para el tercer caso, se utilizaron valores de 1 paso de simulación por segundo de simulación (paso/ss), 10 pasos/ss y 20 pasos/ss. Después de determinar los resultados de tiempo de viaje para cada caso, se aplicaron pruebas de hipótesis para identificar si existe una diferencia significativa en los diversos valores encontrados. En conclusión, se determinó que en el presente modelo no se observa una variación sustancial en los resultados de la duración de los viajes; no obstante, se sugiere llevar a cabo un estudio similar con un análisis multivariable en modelos calibrados y validados.
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