REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

Planificación de Transportes, Modelos de Transporte, Reparto Modal, Modelo de Elección Discreta, Logit, Red Bayesiana, Transport Planning, Transport Model, Modal choice, Discrete choice model, Logit, Bayesian Network.

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

La Planificación de los Transportes de una determinada zona necesita herramientas que permitan representar o modelizar, de forma analítica, la situación actual y futura de su red de infraestructuras. De esta manera, se pueden estimar, para diferentes escenarios, los flujos de pasajeros, vehículos o mercancías que habrá en dicha red.
Una de estas herramientas son los denominados Modelos de Demanda, de entre los que destaca el modelo clásico de 4 etapas (Generación-Atracción, Distribución, Reparto o elección modal y Asignación).
El presente artículo muestra una novedosa aproximación a la tercera etapa, que es la correspondiente a la decisión del modo de transporte a la que se enfrenta la unidad de decisión dentro de un conjunto discreto de alternativas. Tradicionalmente, los modelos de elección discreta han sido los más utilizados para esto, aunque existen otros métodos, como las redes neuronales, que también han sido utilizadas por otros autores. Las redes bayesianas se proponen como herramienta alternativa para la elección modal, tanto para pasajeros como para mercancías, y para este último caso, se presenta un caso de estudio basado en el Corredor Ferroviario Bioceánico Central en Sudamérica.
Los resultados obtenidos permiten comparar un modelo logit y una red bayesiana, y muestran cómo la aproximación bayesiana surge como una herramienta prometedora en este tipo de aplicaciones.

Palabras Clave: Modelos de Transporte, Modelo de Elección Discreta, Logit, Red Bayesiana.