Análisis de los incidentes en las líneas 1, 2 y 3 de máxima demanda del sistema de transporte colectivo metro de la Ciudad de México

Abstract

RESUMEN: En el trabajo de tesis presenta un análisis de los incidentes en las líneas 1, 2 y 3 de máxima demanda del sistema de transporte colectivo metro de la ciudad de México. El Sistema de Transporte Colectivo Metro (STC Metro) es el sistema con mayor capacidad para transportar usuarios por hora por sentido y no se encuentra exento de que ocurran incidentes en sus instalaciones afectando la movilidad de miles de usuarios diariamente. Por lo tanto, se realizó una investigación exhaustiva de los incidentes ocurridos dentro del STC Metro de la Ciudad de México desde el año 2012 al 2015. Los incidentes del STC Metro generan tiempos de retardo, afectando a los usuarios a causa de los incidentes. Para realizar el análisis de los incidentes se utiliza la metodología de Ackoff y Churchmann. En la fase de construcción del modelo se utilizaron las Redes Neuronales Artificiales en específico las arquitecturas Feed – Forward Backprop, Cascade - Forward Backprop y Elman Backprop. La fase prueba del modelo se aborda con la bondad de ajuste. La mejor bondad de ajuste de las arquitecturas, darán la pauta de generar el pronóstico de los incidentes para la Línea 1, Línea 2 y Línea 3 para los años 2018, 2019 y 2020. Los resultados obtenidos para la Línea 1 indican que para el año 2018 se verán afectados 13millones 281mil 745 de usuarios. Para el 2019 serán 13 millones 444mil 064 y para el año 2020 serán de 12millones 337mil 814 usuarios afectados por los incidentes. Para la línea 2 en el año 2018 se verán afectados 12millones 676mil 241 de usuarios. El 2019 serán 14millones 920mil 606 y para el año 2020 se verán afectados 13millones 335mil 837 usuarios a causa de los incidentes. En la línea 3 se tiene para el año 2018 12millones 499mil 520 de usuarios afectados. Para el ING. OMAR GABRIEL AZUARA DÍAZ IV "ANÁLISIS DE LOS INCIDENTES EN LAS LÍNEAS 1, 2 Y 3 DE MÁXIMA DEMANDA DEL SISTEMA DE TRANSPORTE COLECTIVO METRO DE LA CIUDAD DE MÉXICO" 2019 serán 13millones 026mil 830 y para el año 2020 se verán afectados 13millones 636mil 367 usuarios por los incidentes. En el presente trabajo se demostró la potencialidad de las redes neuronales artificiales en el estudio relacionado con los incidentes ocurridos en el Sistema de Transporte Colectivo Metro de la Ciudad de México. Por lo tanto, se podrán hacer planes de emergencias para disminuir el impacto de los incidentes en la movilidad de los usuarios. ABSTRACT: In the thesis work, he presents an analysis of the incidents on lines 1, 2 and 3 of maximum demand of the metro public transportation system of Mexico City. The Metro Collective Transportation System (STC Metro) is the system with the greatest capacity to transport users per hour per direction and is not exempt from the occurrence of incidents in its facilities, affecting the mobility of thousands of users daily. Therefore, a thorough investigation was made of the incidents that occurred within the STC Metro in Mexico City from 2012 to 2015. The incidents of the STC Metro generate delay times, affecting the users due to the incidents. To carry out the analysis of the incidents, the methodology of Ackoff and Churchmann is used. In the construction phase of the model, the Artificial Neural Networks were used, specifically the Feed - Forward Backprop, Cascade - Forward Backprop and Elman Backprop architectures. The test phase of the model is approached with the goodness of fit. The best goodness of fit of the architectures, will give the pattern of generating the forecast of the incidents for Line 1, Line 2 and Line 3 for the years 2018, 2019 and 2020. The results obtained for Line 1 indicate that by the year 2018 13million 281 thousand 745 users will be affected. By 2019 there will be 13 million 444 thousand 064 and by 2020 will be 12 million 337 thousand 814 users affected by the incidents. For line 2 in 2018, 12 million 676 thousand 241 users will be affected. 2019 will be 14 million 920 thousand 606 and by 2020 13 million 335 thousand 837 users will be affected because of the incidents. Line 3 has 12 million 499 thousand 520 affected users by ING. OMAR GABRIEL AZUARA DÍAZ VI "ANÁLISIS DE LOS INCIDENTES EN LAS LÍNEAS 1, 2 Y 3 DE MÁXIMA DEMANDA DEL SISTEMA DE TRANSPORTE COLECTIVO METRO DE LA CIUDAD DE MÉXICO" 2018. By 2019 it will be 13 million 026 thousand 830 and by 2020 13 million 636 thousand 367 users will be affected by the incidents. In the present work, the potential of artificial neural networks was demonstrated in the study related to the incidents that occurred in the Metro Collective Transportation System of Mexico City. Therefore, emergency plans can be made to reduce the impact of incidents on user mobility.