Resumen

El índice de flujo de saturación (SFR) es un parámetro fundamental para la evaluación del nivel de servicio, el cálculo de la capacidad del carril y la optimización del plan de temporización de señales en intersecciones señalizadas. Se ve afectado por diversos factores, como las condiciones meteorológicas, la anchura del carril y el tipo de conductor. Cómo estimar con precisión el SFR sigue siendo una de las tareas más importantes de la ingeniería de tráfico. Los estudios existentes se basan generalmente en el método de medición sobre el terreno, que requiere un gran número de personas recogiendo datos en la intersección. Como resultado, el método incurre en un alto coste económico y no puede adaptarse al cambio dinámico del SFR. En los últimos años, se ha generalizado la instalación de detectores de vídeo en las intersecciones, capaces de registrar el tiempo que cada vehículo pasa por la línea de detención, la matrícula de cada vehículo y el tipo de vehículo. El objetivo de este artículo es proponer un método de estimación automática del SFR basado en los datos de los videodetectores para superar las limitaciones del método de medición sobre el terreno. Un requisito previo para estimar la SFR es reconocer la saturación de la cabecera. Consideramos la distancia real del vehículo como una serie temporal y construimos una ecuación de regresión auxiliar cuyos parámetros se estiman mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios. Empleamos la prueba de Dickey-Fuller para verificar si los intervalos de las series temporales son intervalos de saturación. Se propone un método iterativo que utiliza cuantiles para filtrar los datos anómalos. Por último, se calcula el SFR a partir del valor medio de las cabeceras de saturación. Para demostrar el método propuesto, realizamos un estudio de caso utilizando datos de una intersección con tres carriles de entrada en la ciudad de Qujing, provincia de Yunnan, China. Se muestra el proceso global de estimación y se analiza el impacto de la selección de cuantiles y la duración de los datos en la precisión de la estimación.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:sfr, método de medición sobre el terreno, cabeceras de saturación, series temporales, método de mínimos cuadrados ordinarios, optimización del plan de temporización de señales, caudal de saturación, cabecera real de vehículos, método de estimación automática, ecuación de regresión auxiliar
• Keywords:sfr, field measurement method, saturation headways, time series, ordinary least squares method, signal timing plan optimization, saturation flow rate, actual vehicle headway, automatic estimation method, auxiliary regression equation