Resumen

La comprensión de los sistemas complejos se ha convertido en un área de investigación activa para los físicos, ya que estos sistemas presentan propiedades dinámicas interesantes, como la invariancia de escala, la correlación de volatilidad, las colas pesadas y la fractalidad. Aquí nos centramos en la dinámica del tráfico como ejemplo de sistema complejo. Aplicando el método del coeficiente de correlación cruzada a las series temporales de tráfico, descubrimos que las series temporales de fluctuación del tráfico pueden presentar características de correlación cruzada. Además, mostramos que dos series temporales de velocidad de tráfico derivadas de secciones adyacentes exhiben correlaciones cruzadas mucho más fuertes que las dos series de velocidad derivadas de carriles adyacentes. Del mismo modo, también demostramos que la propiedad de correlación cruzada entre las variables de volumen de tráfico de dos secciones adyacentes es más fuerte que la propiedad de correlación cruzada entre las variables de volumen de carriles adyacentes.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:carriles adyacentes, secciones adyacentes, propiedad de correlación, series temporales de fluctuación del tráfico, series temporales de velocidad del tráfico, método del coeficiente de correlación, propiedades dinámicas interesantes, series temporales de tráfico, variables de volumen de tráfico, investigación activa
• Keywords:adjacent lanes, adjacent sections, correlation property, traffic fluctuation time series, traffic speed time series, correlation coefficient method, interesting dynamical properties, traffic time series, traffic volume variables, active research