Modelo de comportamiento de pasajeros de transporte público al momento de abordar Metro
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Date
2021
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Abstract
El alto nivel de hacinamiento en metro afecta de manera negativa a la capacidad del
sistema y la experiencia de viaje de los pasajeros. La repercusión que tiene en los pasajeros
es relevante, reduce la percepción de la seguridad, altera el comportamiento, disminuye la
satisfacción y ocasiona que se penalice en mayor medida el tiempo de viaje. Una de las
causas del hacinamiento proviene del hecho de que algunos vagones son más escogidos
que otros, por lo que la distribución de pasajeros no es homogénea. Para entender la causa
de que existan vagones más preferidos que otros, esta investigación abordó el problema
mediante un enfoque desagregado. Con la creación de un modelo híbrido de clases latentes
se logró identificar cuáles son las características de los pasajeros y de los vagones, que
fomentan la diferencia de los perfiles de cargas entre los vagones. Para validar el modelo
se programó un simulador, el cual asignaba pasajeros a los vagones a través del modelo
híbrido para luego comparar las distribuciones de los trenes con la situación real. Una vez
validado el modelo de elección, el simulador se utilizó para analizar intervenciones en el
diseño de ciertas estaciones. Una de las intervenciones analizadas permitió disminuir en
46,49 horas del tiempo total de los pasajeros que viajan en horario punta mañana. El
impacto es aún mayor si se considera la percepción del tiempo ya que la intervención
disminuyó en 108,22 horas el tiempo total percibido. Si bien las 108,22 horas
corresponden a una disminución del 0,16%, al monetizar la disminución del tiempo que
se logra en un año, se calculó un ahorro de $109.091.744 considerando las dos horas del
horario punta mañana. Finalmente, se demuestra que el enfoque que se usó es apropiado
para abordar temas relacionados al diseño del servicio y configuración de estaciones.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021