Propuesta de clasificación de la red de cicloinfraestructura de la ciudad de Bucaramanga aplicando la metodología Level of Traffic Stress (LTS)
En la presente investigación, a partir de un método de clasificación no supervisado, se determinó cuáles eran las vías de la ciudad de Bucaramanga que generaban mayor estrés para los usuarios en bicicleta, en la literatura a esto se le conoce como Nivel de Estrés del Tráfico o Level of Traffic Stres...
- Autores:
-
Ayala Nova, Yeison Iván
Pinto Méndez, Laura Natali
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Industrial de Santander
- Repositorio:
- Repositorio UIS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/11173
- Palabra clave:
- Métodos de clasificación
Clúster
PAM
Level of traffic stress (LTS)
Cicloinfraestructura
Classification Methods
Cluster
PAM
Level of Traffic Stress (LTS)
Cycle-Infrastructure
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
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Métodos de clasificación Clúster PAM Level of traffic stress (LTS) Cicloinfraestructura |
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Métodos de clasificación Clúster PAM Level of traffic stress (LTS) Cicloinfraestructura Classification Methods Cluster PAM Level of Traffic Stress (LTS) Cycle-Infrastructure |
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Classification Methods Cluster PAM Level of Traffic Stress (LTS) Cycle-Infrastructure |
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En la presente investigación, a partir de un método de clasificación no supervisado, se determinó cuáles eran las vías de la ciudad de Bucaramanga que generaban mayor estrés para los usuarios en bicicleta, en la literatura a esto se le conoce como Nivel de Estrés del Tráfico o Level of Traffic Stress (LTS por sus siglas en inglés), y se presenta como una variable adicional que puede ser considerada en los análisis de la viabilidad para implementar ciclo-infraestructura en un determinado eje vial. La metodología se desarrolló en cuatro etapas: la primera consistió en la búsqueda, selección y normalización de las variables características de la malla vial, en la segunda etapa se calculó el número adecuado de clústeres que se debían generar para garantizar un adecuando agrupamiento de las variables, la tercera etapa desarrolló el Algoritmo de Partición en torno a Medoides o Partitioning Around Medoids (PAM por sus siglas en ingles) para realizar la clasificación de los segmentos viales en los diferentes clústeres, garantizando que las variables de cada clúster fueran similares entre sí y diferentes a las de los demás clústeres, y por último, la cuarta etapa consistió en etiquetar cada clúster con un nivel de LTS correspondiente. El resultado de la investigación permitió identificar altos niveles de estrés en algunos corredores que se eligieron para construir la ciclo-infraestructura actual y en las proyecciones para 2025 y 2030. |
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La metodología se desarrolló en cuatro etapas: la primera consistió en la búsqueda, selección y normalización de las variables características de la malla vial, en la segunda etapa se calculó el número adecuado de clústeres que se debían generar para garantizar un adecuando agrupamiento de las variables, la tercera etapa desarrolló el Algoritmo de Partición en torno a Medoides o Partitioning Around Medoids (PAM por sus siglas en ingles) para realizar la clasificación de los segmentos viales en los diferentes clústeres, garantizando que las variables de cada clúster fueran similares entre sí y diferentes a las de los demás clústeres, y por último, la cuarta etapa consistió en etiquetar cada clúster con un nivel de LTS correspondiente. El resultado de la investigación permitió identificar altos niveles de estrés en algunos corredores que se eligieron para construir la ciclo-infraestructura actual y en las proyecciones para 2025 y 2030.PregradoIngeniero CivilThe present research shows an unsupervised classification method, determined which roads in the city of Bucaramanga generated the most stress for bicycle users. It is known as the Level of Traffic Stress (LTS). It can be an additional factor that should be considered to implement a bike lane in a city. The methodology was developed in four stages: the first consisted in the search, selection, and normalization of the characteristic variables of the road network, in the second stage, the adequate number of clusters to be generated to guarantee proper grouping of the variables was calculated, the third stage developed the Partitioning Around Medoids (PAM) algorithm to classify the road segments in the different clusters, ensuring that the variables of each group were similar to each other and different from those of the other clusters, and finally, the fourth stage consisted of labeling each cluster with a corresponding LTS level. The results showed high levels of stress in some corridors chosen to build the current cycle infrastructure and in the projections for 2025 and 2030.application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería CivilEscuela de Ingeniería CivilMétodos de clasificaciónClústerPAMLevel of traffic stress (LTS)CicloinfraestructuraClassification MethodsClusterPAMLevel of Traffic Stress (LTS)Cycle-InfrastructurePropuesta de clasificación de la red de cicloinfraestructura de la ciudad de Bucaramanga aplicando la metodología Level of Traffic Stress (LTS)Proposal for the classification of the cycloinfrastructure network of the city of Bucaramanga applying the methodology Level of Traffic Stress (LTS)Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bccehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINAL183108_licence.pdfapplication/pdf122490https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/dbc5be14-76a6-46a6-9aee-0d7cb7e576ff/download4e9011740f1d9478489efb05c8d8b6e7MD51183108_nota.pdfapplication/pdf179263https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/b0f5ff6b-200e-4218-bf00-f3354b190b32/downloadebaad25a2c0a6b85bce7627470db9624MD52183108_trabajo.pdfapplication/pdf1813661https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9618e39a-2783-4e32-90fe-4ce0a75c2f51/downloadd4926d3e3a1f9c6b58a2a591a1bfba56MD53TEXT183108_licence.pdf.txt183108_licence.pdf.txtExtracted texttext/plain6098https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/839ef815-f88e-4603-9863-90e105e52097/download0fdd9d1508c4ff1eff70727633c2a6d2MD54183108_nota.pdf.txt183108_nota.pdf.txtExtracted texttext/plain862https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/9efbecbb-2841-4b63-87a3-40c0f3175550/downloadb879dc782a162b13df4e05f47bfe3477MD56183108_trabajo.pdf.txt183108_trabajo.pdf.txtExtracted texttext/plain87372https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/0f9fb60f-a3f3-4153-b83a-df33070f9095/download43221561ed1a28f37805ad1c83b23bf3MD58THUMBNAIL183108_licence.pdf.jpg183108_licence.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5842https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/4bf0cf47-6791-43c0-8d62-8e7cea17fc65/downloadc0e2b6d8abf29488cbcaf66d8fab0848MD55183108_nota.pdf.jpg183108_nota.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4346https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/aa5d3f48-2702-46f4-b4c4-fbe2b20b937c/download6c6af268413dc014f2099c65975f13b0MD57183108_trabajo.pdf.jpg183108_trabajo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3199https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/aedc9ea1-e36c-486e-bab1-3a732d37a8f5/download29bf9dc1f0ac1f4b82db7c464e7752a5MD5920.500.14071/11173oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/111732022-10-05 20:40:13.632http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessrestrictedhttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co |