Optimización de matrices origen-destino estimadas a partir de datos georeferenciados en redes sociales

A la hora de aplicar cualquier política urbana de transporte es muy importante conocer el patrón de movilidad de la población y por lo tanto las matrices Origen Destino que la describen. Los grandes volúmenes de datos arrojados por las nuevas tecnologías permiten obtener información dinámica del com...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Pérez, Aejandro J., Domínguez, Leonardo D., Rubiales, Aldo, Lotito, Pablo
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2015
Materias:	Ciencias Informáticas distribución de viajes maximización de la entropía matrices origen destino redes sociales
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/59404 http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/sio47-56.pdf
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	A la hora de aplicar cualquier política urbana de transporte es muy importante conocer el patrón de movilidad de la población y por lo tanto las matrices Origen Destino que la describen. Los grandes volúmenes de datos arrojados por las nuevas tecnologías permiten obtener información dinámica del comportamiento de sus usuarios. En contraposición con los métodos clásicos de obtención de las matrices O-D el uso de las redes sociales aporta una manera más económica de realizar el estudio y un mayor dinamismo. En este trabajo se desarrolla un método para la actualización de matrices Origen-Destino correspondientes a tráfico vehicular, a partir de la información obtenida de datos disponibles en la red social Twitter. Para actualizar una matriz OD anterior con nueva información se consideró un problema de maximización de entropía restringiendo la distancia a la matriz original. El enfoque presentado se aplicó a analizar la movilidad diaria de las personas de CABA obteniendo las matrices O-D que la caracterizan y los resultados obtenidos se compararon con estudios previos que se realizaron utilizando otras metodologías comprobando la viabilidad del nuevo enfoque propuesto.
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Optimización de matrices origen-destino estimadas a partir de datos georeferenciados en redes sociales

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