Resumen

Este documento presenta un modelo de red bayesiana para estimar matrices de origen-destino. La mayoría de los métodos bayesianos existentes adoptan matrices OD previas, las cuales siempre son complicadas de obtener. Dado que los sistemas de transporte normalmente almacenan grandes cantidades de flujos de enlaces históricos, se propone un modelo de red bayesiana que utiliza estos flujos de enlaces previos. Basándose en algunos flujos de enlaces observados, los resultados de la estimación se actualizan. Bajo la suposición de distribución normal, el modelo de red bayesiana propuesto considera el nivel de flujo de tráfico total, la variabilidad de los flujos de enlaces y la violación de la ley de conservación del flujo de tráfico. Tanto la estimación puntual como los intervalos de probabilidad correspondientes pueden ser proporcionados por este modelo. Para resolver el modelo de red bayesiana, se propone un procedimiento específico que puede evitar la inversión de matrices. Finalmente, se presenta un ejemplo numérico para ilustrar el método de red bayesiana propuesto. Los

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Modelo de red bayesiana; Matrices de origen-destino; Flujos de enlaces históricos; Ley de conservación del flujo de tráfico; Estimación puntual; Ejemplo numérico
• Keywords:Bayesian network model; Origin-destination matrices; Historical link flows; Traffic flow conservation law; Point estimation; Numerical example