Resumen

La identificación de patrones de flujo a partir de trayectorias masivas de turistas en coche se considera una forma prometedora de mejorar la gestión del tráfico turístico. Las investigaciones anteriores se han centrado principalmente en los movimientos turísticos a macroescala, como el turismo receptivo, nacional y urbano, utilizando mapas de flujos. En comparación con la modelización de los patrones de flujo de turistas a macroescala, la modelización del flujo turístico a microescala es más complicada. En este trabajo se toma como zona de estudio la isla de Dapeng, situada en Shenzhen, y se utilizan los dispositivos de reconocimiento de automóviles para recoger el flujo de tráfico. En primer lugar, se separan los turistas en coche del flujo de tráfico mixto tras analizar las características espacio-temporales de turistas y residentes. A continuación, se construyen gráficos diarios de movimientos de turistas entre segmentos de carretera y atracciones turísticas. Por último, se utiliza un algoritmo de minería de subgrafos frecuentes para extraer los patrones de flujo de los turistas en coche. Los resultados experimentales muestran que (1) los turistas en coche tienen preferencias obvias en la selección de la duración del viaje y las atracciones turísticas; (2) los turistas interurbanos tienden a realizar viajes multidestino en lugar de un viaje con un único destino en el mismo tipo de atracciones; (3) los turistas en coche tienden a aparcar sus vehículos en un lugar de fácil acceso, aunque cambien las atracciones visitadas. La principal aportación de este trabajo es presentar un nuevo método para descubrir los patrones de flujo de los turistas de automóvil ocultos en cantidades masivas de datos de matrículas.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:turistas en coche, patrones de flujo, atracciones turísticas, movimientos turísticos, algoritmo de minería de subgrafos frecuentes, dispositivos de reconocimiento de coches, datos de matrículas, flujo de tráfico mixto, viaje de destino único, atracciones
• Keywords:car tourists, flow patterns, tourist attractions, tourist movements, frequent subgraph mining algorithm, car recognition devices, license plate data, mixed traffic flow, single destination trip, attractions