Resumen

Aunque la predicción de la demanda de pasajeros en autobús ha atraído una mayor atención en los últimos años, se ha llevado a cabo una investigación limitada en el contexto de la predicción de la demanda de pasajeros a corto plazo. Este artículo propone un modelo basado en el algoritmo del filtro de múltiples modelos interactivos (IMM) para predecir la demanda de pasajeros a corto plazo. Después de agregarse en intervalos de 15 minutos, los datos de demanda de pasajeros recopilados de una ruta de autobús concurrida durante cuatro meses se utilizaron para generar series temporales. Considerando que la demanda de pasajeros presenta diversas características en diferentes escalas de tiempo, se desarrollaron tres series temporales, denominadas semanal, diaria y de 15 minutos. Después de los análisis de correlación, periodicidad y estacionariedad, se construyeron modelos de series temporales. En particular, se exploró la heterocedasticidad de las series temporales para lograr un mejor rendimiento de predicción. Finalmente, se

• Materias:Ecuaciones en diferencias Ecuación unidimensional Filtrado de información Prevención de interbloqueos Sistemas estocásticos
• Subjects:Difference equations One-dimensional equation Information filtering Interlock prevention Stochastic systems
• Palabras claves:Predicción de la demanda de pasajeros en autobús; Pronóstico de la demanda de pasajeros a corto plazo; Modelo basado en algoritmo de filtro de múltiples modelos interactivos (IMM); Análisis de series temporales; Heterocedasticidad; Pronóstico de modelo híbrido.
• Keywords:Bus passenger demand prediction; Short-term passenger demand forecasting; Interactive multiple model (IMM) filter algorithm-based model; Time series analysis; Heteroscedasticity; Hybrid model forecasting.