Resumen

En los últimos tiempos, las redes viarias urbanas se enfrentan a graves problemas de congestión como consecuencia de la aceleración de la demanda de movilidad. Una de las formas de mitigar los problemas de congestión en la red viaria urbana es predecir el patrón de flujo de tráfico. La predicción precisa de la dinámica de un sistema altamente complejo como el flujo de tráfico requiere una metodología robusta. En este artículo se presenta un enfoque para la predicción del flujo de tráfico motorizado en redes viarias urbanas basado en la Teoría del Caos. Se utilizaron técnicas de modelización de series temporales no lineales para el análisis de la predicción del flujo de tráfico, haciendo hincapié en la técnica de cálculo del mayor exponente de Lyapunov para ayudar en la predicción del flujo de tráfico. El estudio concluye que los algoritmos basados en el cálculo del tiempo de Lyapunov parecen prometedores para facilitar el control de la congestión debido a la eficacia de la técnica en la predicción de la dinámica de sistemas complejos, especialmente el flujo de tráfico.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Redes viarias urbanas; problemas de congestión; flujo de tráfico; predicción; teoría del caos; mayor exponente de Lyapunov.
• Keywords:Urban road networks; congestion problems; traffic flow; prediction; chaos theory; largest Lyapunov exponent