Análisis y predicción individual del comportamiento de los usuarios con abono tercera edad en el transporte público de la Comunidad de Madrid

Puerta Beldarrain, Maite (2021). Análisis y predicción individual del comportamiento de los usuarios con abono tercera edad en el transporte público de la Comunidad de Madrid. Thesis (Master thesis), E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM).

Description

Title: Análisis y predicción individual del comportamiento de los usuarios con abono tercera edad en el transporte público de la Comunidad de Madrid
Author/s:
  • Puerta Beldarrain, Maite
Contributor/s:
  • Corcho, Oscar
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Inteligencia Artificial
Date: June 2021
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este trabajo es el resultado de la colaboración entre el Grupo de Ingeniería Ontológica de la Universidad Politécnica de Madrid y el Consorcio Regional de Transportes de Madrid, de acuerdo con el convenio de colaboración firmado por ambas entidades para la realización de trabajos de investigación. Esta colaboración nace de la necesidad de analizar el uso del transporte público en la comunidad de Madrid. En este estudio se analizará la movilidad de la población de tercera edad utilizando como datos los registros de embarque realizados con un abono de tercera edad vigente en el momento del viaje y cargado en una tarjeta de transporte público personal. Estos datos están pseudo−anonimizados desde su origen, es decir por parte del CRTM, y por tanto no ha sido necesario solicitar la aprobación de estos estudios por parte del comité de ética de la UPM y además ha permitido respetar la confidencialidad y privacidad de los usuarios involucrados en el estudio. El objetivo fundamental de este estudio es comprender el comportamiento de este segmento de la población en su uso del transporte público, mediante diversos algoritmos de representación, análisis y predicción. Para ello, se han diseñado diversas representaciones de los registros asociados a cada individuo, con el propósito de conocer y representar el comportamiento individual de los usuarios. También han sido implementados algoritmos de descomposición y análisis de series temporales que permitirán entender el comportamiento de los algoritmos de predicción y efectuar las predicciones. Se han examinado diferentes algoritmos de predicción de series temporales con el fin de extraer información de los datos y comparar la eficiencia de sus predicciones.---ABSTRACT---This work results from the collaboration between the Ontological Engineering Group of the Universidad Politécnica de Madrid and the Consorcio Regional de Transportes de Madrid, in agreement with the collaboration agreement signed by both entities carry out research works. This collaboration comes from the need to analyze the use of public transport in the community of Madrid. In this study, the mobility of the senior citizen will be analyzed using the boarding records made with a senior subscription as data. These data are pseudo−anonymized from their origin, i.e. by the CRTM, and therefore it has not been necessary to request the approval of these studies by the ethics committee of the UPM and has also allowed respect to the confidentiality and privacy of the users involved in the study. The main goal of this study is to understand the behavior of this segment of the population in their use of public transport, by several representations, analysis, and forecast algorithms. For this purpose, several representations of the records of each individual have been designed, to know and represent the individual behavior of the users. Time series decomposition and analysis algorithms have also been implemented to understand the forecast algorithms’ behavior and make predictions. Different forecast time series algorithms have been examined to extract information from the data and compare the efficiency of their predictions.

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Item ID: 67935
DC Identifier: https://oa.upm.es/67935/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:67935
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 09 Aug 2021 06:38
Last Modified: 09 Aug 2021 06:38
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