Desarrollo de modelo predictivo para proyección de los tiempos de espera en el sistema de transporte de transmilenio en Bogotá
La movilidad urbana en Bogotá enfrenta serios desafíos debido al crecimiento poblacional, la deficiente planificación de rutas y la falta de herramientas tecnológicas para anticipar la demanda del transporte público. En este contexto, Transmilenio, como columna vertebral del Sistema Integrado de Tra...
- Autores:
-
Cagua Peña, William Andres
Gastelbondo Méndez, William Camilo
Bautista Ortega, Samuel Horacio
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Cundinamarca
- Repositorio:
- Repositorio UdeC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cun.edu.co:cun/11224
- Acceso en línea:
- https://repositorio.cun.edu.co/handle/cun/11224
- Palabra clave:
- Analítica de datos
Bus Rapid Transit (BRT)
Movilidad urbana
Sistema Integrado de Transporte Público (SITP)
Sistema Troncal
Sistema Zonal
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Transporte público
Tecnología de la información
Bienestar social
Desarrollo sostenible
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La movilidad urbana en Bogotá enfrenta serios desafíos debido al crecimiento poblacional, la deficiente planificación de rutas y la falta de herramientas tecnológicas para anticipar la demanda del transporte público. En este contexto, Transmilenio, como columna vertebral del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP), presenta problemas críticos en la gestión de los tiempos de espera, afectando negativamente la experiencia de los usuarios y la eficiencia operativa del sistema. Este proyecto propone el diseño de un modelo predictivo basado en técnicas de analítica de datos, orientado a la planificación futura de escenarios críticos en cuanto a los tiempos de espera a partir de variables como el tiempo de caminata, el tiempo de ingreso y tiempo de espera. A través del análisis de datos históricos y contextuales, se busca identificar patrones de movilidad y proponer una solución teórica que permita anticipar cuellos de botella y mejorar la toma de decisiones operativas. La propuesta aporta a la modernización del sistema de transporte y promueve una movilidad urbana más sostenible, eficiente y centrada en el ciudadano. Las conclusiones generales del estudio indican que la implementación de modelos predictivos en el sistema Transmilenio puede reducir significativamente los gastos para el análisis de los estudios de tiempos de espera, apoya la proyección en la asignación de buses y aumenta la satisfacción del usuario. Asimismo, se evidencia que el uso de analítica de datos fortalece la toma de decisiones estratégicas en contextos urbanos complejos como Bogotá, siempre y cuando se cuente con una adecuada integración tecnológica y voluntad institucional para su adopción |
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