| Título: | Estudio y predicción de la demanda de bicis de BiciMAD usando técnicas de minería de datos |
| Autores: | Li, Hao |
| Tipo de documento: | texto impreso |
| Editorial: | Facultad de Estudios Estadísticos, 2021-02 |
| Dimensiones: | application/pdf |
| Nota general: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Idiomas: | |
| Palabras clave: | Estado = Publicado , Materia = Ciencias: Matemáticas: Procesos estocásticos , Materia = Ciencias: Estadística , Materia = Ciencias: Estadística: Investigación Operativa , Tipo = Trabajo Fin de Máster |
| Resumen: |
En los últimos años, con el crecimiento continuo de la población urbana y la conciencia cada vez mayor de la protección del medio ambiente de las personas, ha habido un aumento del uso de bicicletas compartidas en todo el mundo. BiciMAD, como sistema de bicicletas compartidas gestionado y operado por EMT de Madrid, proporciona un servicio a los ciudadanos de bicicletas eléctricas sencillas y ecológicas. Beneficiado por la integración de tarjetas de transporte pública, y la mejora de la tecnología antirrobo y de mantenimiento de bicicletas. Este modo de viaje es buscado por más y más jóvenes. Este Trabajo de Fin de Máster utiliza la enorme cantidad de información relevante proporcionada por los datos abiertos para estudiar el posicionamiento de los grupos de usuarios de BiciMAD, y utiliza el contenido de conducción registrado por el sistema de posicionamiento de bicicletas para estudiar la distribución del tráfico y la distribución del tiempo de uso. Además, con la ayuda del análisis de series temporales y varios algoritmos de minería de datos, se encontró el modelo más efectivo para el pronóstico de la demanda de bicicletas. Aunque este presente trabajo es un estudio preliminar de un sistema de bicicletas compartidas de la región, sus direcciones y métodos de investigación pueden extenderse a los servicios de bicicletas compartidas en otras ciudades o temas similares. |
| En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/64149/1/TFM%20Miner%C3%ADa%20Hao%20Li.pdf |
Ejemplares
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| ningún ejemplar |
