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Identificación de patrones de congestionamiento vehicular utilizando algoritmos de agrupamiento de trayectorias basados en densidad.

Abstract:

ciudades alrededor del mundo, teniendo un impacto considerable sobre las personas afectadas y el medio ambiente. La identificación de patrones o indicadores de congestionamiento vehicular mediante el uso de algoritmos de clustering basados en densidad es un tema poco estudiado. Por lo cual, en el presente estudio, se realizó la correcta implementación del algoritmo Dyclee en R modificado para agrupar celdas de trayectorias en base a velocidades. Con el cual, se realizaron experimentos en los que se calculó adecuadamente los patrones de volumen de servicio e índice de operatividad en base a sus resultados, y se mostraron los resultados de estos patrones en una herramienta visual. Además, se hizo la correcta implementación del algoritmo TRADBSCAN en R, el cual también fue modificado para agrupar por velocidades, y fue ejecutado únicamente para comparar sus resultados con Dyclee. Se utilizaron datasets de tres ciudades Beijing, Guayaquil y Roma. Los resultados de los algoritmos fueron validados con el coeficiente Silhouette y el de Davies-Bouldin. Se obtuvo que ambos algoritmos tienen buenos resultados con estas métricas de calidad de agrupamiento. TRADBSCAN demostró tener una calidad de clustering más alta que Dyclee