Resumen

La meteorología adversa tiene importantes repercusiones en el estado de las carreteras y la dinámica del tráfico. Se observa que la meteorología adversa, como conjunto de factores exógenos, reduce la velocidad de flujo libre, desplaza la densidad crítica, disminuye la capacidad de flujo y hace que la autopista sea más propensa a la congestión. En este trabajo se propone un modelo de factores meteorológicos que se incorpore a un modelo macroscópico de predicción del tráfico, de modo que, en condiciones meteorológicas adversas, las variables del tráfico puedan estimarse y predecirse de forma más precisa y razonable para su uso en el control del tráfico. En concreto, se construyen diagramas fundamentales específicos del tiempo introduciendo factores meteorológicos en la velocidad de flujo libre, la capacidad y la densidad crítica. Los factores meteorológicos se modelizan mediante mediciones meteorológicas seleccionadas. Los parámetros de los factores meteorológicos se entrenan a partir de datos meteorológicos y de tráfico históricos recientes y, a continuación, pueden aplicarse a la predicción y el control del tráfico macro en tiempo real. El modelo de predicción del tráfico en el estudio de caso es el modelo METANET, en el que los parámetros fundamentales del diagrama son una fuente de entrada. Se comparan el error de predicción específico de las condiciones meteorológicas y el error de predicción convencional. Para la calibración de los parámetros y la evaluación del error de predicción se utilizan datos reales recogidos por detectores de bucle en Whitemud Drive, Edmonton, Canadá. Los resultados muestran que los modelos meteorológicos propuestos mejoran razonablemente la precisión del modelo de predicción del macroestado del tráfico en comparación con el modelo convencional.

• Materias:Transporte urbano Señales de control de tráfico Accidentes de transito Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Urban transport Traffic control signs Traffic accidents Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:velocidad de flujo libre, densidad crítica, factores meteorológicos, variables del tráfico con mal tiempo, modelo de predicción del estado del tráfico macroscópico, modelo de predicción del tráfico macroscópico, parámetros del factor meteorológico, error de predicción convencional, parámetros del diagrama fundamental, predicción del tráfico macroscópico
• Keywords:free flow speed, critical density, weather factors, bad weather traffic variables, macro traffic state prediction model, macroscopic traffic prediction model, weather factor parameters, conventional prediction error, fundamental diagram parameters, macro traffic prediction