Resumen

Con el continuo crecimiento de la demanda de trfico y el desajuste de las instalaciones de transporte urbano, se ha provocado la congestin del trfico urbano, lo que ha dado lugar a diversos problemas relacionados, como la contaminacin ambiental, los accidentes de trfico y la ralentizacin del desarrollo econmico. Muchas ciudades han aplicado medidas pertinentes para mejorar la congestin del trfico, pero son menos las ideales. Este estudio utiliza el modelo oculto de Markov combinado con la teora de la estructura disipativa y la teora de la entropa para predecir la congestin con mayor precisin. Se analizaron las distribuciones temporales y espaciales de los datos de Didi en Chengdu. Durante los das laborables hay picos por la maana, al medioda y por la tarde. Durante las horas punta de medioda y tarde, la demanda de viajes en la zona central de la ciudad es relativamente estable. Se ha comprobado que el modelo de prediccin tiene una mayor precisin tras combinar la teora de la estructura disipativa y la teora de la entropa, lo que podra utilizarse para proponer mtodos de prevencin de la congestin.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Crecimiento; Demanda de tráfico; Instalaciones de transporte urbano; Congestión; Teoría de la estructura disipativa; Teoría de la entropía
• Keywords:Growth; Traffic demand; Urban transportation facilities; Congestion; Dissipative structure theory; Entropy theory