Resumen

Este estudio propone un nuevo método para describir, comparar y clasificar los estados de congestión del tráfico en 23 ciudades chinas utilizando los datos del mapa en línea y revela además los factores influyentes que pueden afectarlos. En primer lugar, la información sobre congestión del tráfico en tiempo real se obtiene del mapa en línea de AutoNavi en un intervalo de 15 minutos. A continuación, se introduce un nuevo índice de medición para describir la caracterización general de los patrones de congestión en cada ciudad a partir de los datos de los mapas en línea, que se denomina ratio de congestión. El siguiente análisis es el análisis de conglomerados basado en la distribución temporal del índice de congestión, que ayuda a identificar grupos de las ciudades seleccionadas con estados de congestión del tráfico similares. Estas ciudades se clasifican en cuatro grupos según la gravedad de la congestión del tráfico: ciudades con congestión grave, ciudades con congestión menos grave, ciudades amables y ciudades sin problemas. Por último, se desarrollan modelos de regresión lineal múltiple para identificar los principales factores que afectan al índice de congestión. El resultado muestra que las influencias de la superficie vial per cápita, la propiedad de automóviles y los kilómetros recorridos (VMT) sobre el ratio de congestión son significativas. También se aplican análisis de sensibilidad para revelar medidas políticas más eficaces para mitigar la congestión del tráfico en las zonas urbanas.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Estados de congestión del tráfico; ciudades chinas; datos cartográficos en línea; factores influyentes; índice de medición; ratio de congestión.
• Keywords:Traffic congestion states; Chinese cities; online map data; influential factors; measuring index; congestion ratio