Modelización del análisis de la demanda y de la calidad de servicio en el transporte público regular de viajeros por carretera mediante minería de datos

Abstract

Para reorientar la movilidad hacia un enfoque sostenible, es imprescindible fomentar el uso del transporte público e impulsar, entre otras cuestiones, una cultura de mejora continua a partir de la recolección y preservación de datos, que proporcione una mayor comprensión del tráfico y de la demanda, y que permita prever y cubrir las necesidades de la población, optimizar recursos y aumentar la calidad del servicio. Esta tesis que se presenta por compendio, se enmarca en el campo de los Sistemas Inteligentes de Transporte, en el ámbito concreto del transporte público regular de viajeros por carretera. Basada en estándares, sus objetivos han sido, por un lado, facilitar la estimación de la demanda mediante la creación de nuevos atributos que la caracterice, y por otro, evaluar la calidad del servicio, atendiendo y modelando los tiempos de paso por las paradas de la red de transporte, y los tiempos de viaje de las expediciones. Los datos considerados en esta tesis son los habitualmente utilizados por las empresas operadoras de transporte en la explotación y en la planificación de la actividad, relacionados con los horarios, las ubicaciones de las paradas y con eventos relevantes generados durante los servicios de línea. Por tanto, no ha requerido del despliegue de infraestructuras especiales ni de recursos específicos. La mayor contribución de esta tesis es la propuesta de soluciones sistemáticas de procesos de Descubrimiento de Conocimiento para la mejora de la calidad del servicio en el ámbito del transporte público regular de viajeros por carretera, con metodología y técnicas de Minería de Datos, aplicando fundamentalmente algoritmos de agrupamiento y redes neuronales. Por todo lo expuesto, los modelos y técnicas resultantes son susceptibles de ser utilizadas por empresas o autoridades reguladoras del transporte, favoreciendo la innovación y la transferencia de conocimiento.