Pronóstico de la distribución de viajes para los usuarios de la Línea 1 del tren eléctrico de Lima, basado en el modelo de maximización de la entropía

Abstract

La ciudad de Lima es considerada la ciudad con mayor cantidad de habitantes en el Perú, cerca de 692 mil habitantes se transportan diariamente por trabajo, estudio, entre otros en la Línea 1 del tren de Lima. Entonces nos es necesario poder evaluar anualmente la demanda de pasajeros que utiliza el único transporte ferroviario en funcionamiento en Lima, para de esta manera proyectar la afluencia de pasajeros del sistema de transporte. El método elegido para este caso, es el modelo de maximización de entropía (MME). Este es un modelo de pronosticación probabilístico menos sesgado que se puede atribuir a un sistema estadísticos que a partir de unos factores condicionantes (tiempo, distancia, etc.) fijan el máxima grado de desorden de datos. La aplicación del modelo en la investigación nos da una proyección al 2025, esta pronosticación nos sugiero una demanda superior a la establecida hoy en día en la Línea 1 del Tren de Lima, en ciertas estaciones, con consecuencia de colas en las plataformas inferiores del sistema de transporte y fuera de sus estaciones. Esta investigación es importante porque te da una visión a futuro a través de datos correlativos importantes sobre la situación de la afluencia de pasajes en el sistema de transporte que se analiza, en este caso la Linea1 del tren de Lima. Para que autoridades correspondientes puedan tomar decisiones para un correcto funcionamiento del medio de transporte y la calidad de transporte que se merecen los usuarios.

The city of Lima is considered the city with the largest number of inhabitants in Peru, about 692 thousand inhabitants are transported daily for work, study, among others on Line 1 of the Lima train. Therefore, it is necessary for us to be able to annually evaluate the demand for passengers used by the only railway transport in operation in Lima, in order to project the influx of passengers in the transport system. The method chosen for this case is the entropy maximization model (MME). This is a less biased probabilistic forecasting model that can be attributed to a statistical system that, based on conditioning factors (time, distance, etc.) set the maximum degree of data disorder. The application of the model in the research gives us a projection to 2025, this forecast suggests a higher demand than that established today on Line 1 of the Lima Train, in certain stations, with a consequence of queues on the lower platforms of the system transport and outside their stations. This research is important because it gives you a vision for the future through important correlative data on the situation of the influx of passages in the transport system being analyzed, in this case Line 1 of the Lima train. So that corresponding authorities can make decisions for the correct operation of the means of transport and the quality of transport that users deserve.