Resumen

Los comportamientos de los ciclistas que pasan con el semáforo en rojo en intersecciones con señalización provocan un gran número de conflictos de tráfico y altos potenciales de colisión. El objetivo principal de este estudio es modelar la frecuencia de pasos con el semáforo en rojo de los ciclistas dentro del marco de la estadística bayesiana. Se recopilaron datos en veinticinco accesos en diecisiete intersecciones con señalización. Se desarrollaron y compararon los modelos Poisson-gamma (PG) y Poisson-lognormal (PLN). Los modelos fueron validados utilizando valores bayesianos basados en indicadores de comprobación predictiva posterior. Se encontró que los dos modelos se ajustan bien a la frecuencia observada de pasos con el semáforo en rojo de los ciclistas. Además, el modelo PLN superó al modelo PG. Los resultados estimados por el modelo mostraron que la cantidad de pasos con el semáforo en rojo de los ciclistas está influenciada significativamente por el flujo de bicicletas,

• Materias:Ecuación pseudoparabólica Dimensión fractal Virus informático Redes dinámicas Sistemas diferenciales
• Subjects:Pseudoparabolic equation Fractal dimension Computer virus Dynamic networks Differential systems
• Palabras claves:Comportamientos de pasar el semáforo en rojo; Intersección señalizada; Estadísticas bayesianas; Poisson-gamma; Poisson-lognormal; Ciclistas
• Keywords:Red-light running behaviors; Signalized intersection; Bayesian statistics; Poisson-gamma; Poisson-lognormal; Cyclists