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Professor Advisordc.contributor.advisorMunizaga Muñoz, Marcela
Authordc.contributor.authorCubillos González, Ricardo Andrés 
Associate professordc.contributor.otherGibson Aldunate, Jaime
Associate professordc.contributor.otherGschwender Krause, Antonio
Associate professordc.contributor.otherFigliozzi, Miguel
Admission datedc.date.accessioned2018-10-19T15:18:38Z
Available datedc.date.available2018-10-19T15:18:38Z
Publication datedc.date.issued2018
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/152133
General notedc.descriptionMagíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Transporte. Ingeniero Civiles_ES
Abstractdc.description.abstractSe modela linealmente el paso medio por bus, medido como el inverso de la velocidad (Dagan- zo, 1997) a través de la metodología propuesta por Cortés et al. (2011). Esta información es provista por pulsos GPS emitidos por los buses del sistema público de Santiago y Portland, Oregon, Estados Unidos. Para esto, se utilizan bases de datos que entregan información sobre la operación en los paraderos. En Santiago se estiman subidas y bajadas a partir de la metodología propuesta por (Munizaga y Palma, 2012) y se infieren detenciones en paraderos a partir de esto. En Portland existe información por bus a nivel de paradero, indicando el número de subidas, bajadas, uso de rampa para sillas de ruedas e indican el horario de llegada real y horario programado de cada bus. Toda la información es obtenida de manera masiva. El caso de estudio contempla tres ejes principales de Santiago: Macul sentido Sur - Norte, Carmen sentido Norte - Sur y Grecia sentido oriente - poniente y en Portland: Powell sentido oriente - poniente. En total se modelan 37,3 kilómetros de vialidad con información de varios días entre 07:00 y 21:00. Aprovechando la masividad de los datos, se propone un método novedoso para detectar incidentes en los distintos puntos de los ejes estudiados. Este resulta coherente y eficiente, ya que compara sólo entre observaciones que corresponden al mismo lugar y media hora, comparando distintos días. Se hace énfasis en detectar variables para los esquemas de prioridad e identificar sus im- pactos en la operación de los buses, considerando tráfico mixto, pistas sólo bus y corredores. Se propone una nueva forma de modelar la demora en intersecciones, generando variables mudas multiplicadas por la densidad de intersecciones. Se descompone la demora en inter- secciones en tres tipos de variables: demora uniforme base, demora uniforme extra y demora excedente. Los principales resultados muestran que el tiempo de crucero es muy distinto según la prioridad la prioridad en la que circulan los buses, siendo más eficientes en corredores, luego en pistas sólo bus y finalmente, tráfico mixto. Las demoras en intersecciones varían signi- ficativamente, especialmente ante la presencia de alta congestión. La demora en paraderos cumple la relación inversa paso medio por prioridad. Además, se encuentra una novedad que en Santiago, el tiempo consumido por pasajero disminuye cuando hay más de 20 pax/bus-km. Por último, se distinguen diferencias entre servicios expresos y normales.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectTransantiago (Chile)es_ES
Keywordsdc.subjectTransporte urbano - Chile - Area Metropolitana de Santiagoes_ES
Keywordsdc.subjectTiempo de viaje (Ingeniería del tránsito)es_ES
Títulodc.titleModelo general para la evaluación de infraestructura prioritaria para buses apartir de datos masivoses_ES
Document typedc.typeTesis
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Civiles_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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