Aproximación bayesiana aplicada al reparto modal en modelos de transporte de mercancias
Palabras clave:
Modelos de Transporte, Modelo de Elección Discreta, Logit, Red Bayesiana.Resumen
La Planificación de los Transportes de una determinada zona
necesita herramientas que permitan representar o modelizar, de
forma analítica, la situación actual y futura de su red de infraestructuras. De esta manera, se pueden estimar, para diferentes escenarios, los flujos de pasajeros, vehículos o mercancías que habrá
en dicha red.
Una de estas herramientas son los denominados Modelos de
Demanda, de entre los que destaca el modelo clásico de 4 etapas
(Generación-Atracción, Distribución, Reparto o elección modal y
Asignación).
El presente artículo muestra una novedosa aproximación a la
tercera etapa, que es la correspondiente a la decisión del modo de
transporte a la que se enfrenta la unidad de decisión dentro de un
conjunto discreto de alternativas. Tradicionalmente, los modelos
de elección discreta han sido los más utilizados para esto, aunque
existen otros métodos, como las redes neuronales, que también
han sido utilizadas por otros autores. Las redes bayesianas se pro
ponen como herramienta alternativa para la elección modal, tanto
para pasajeros como para mercancías, y para este último caso,
se presenta un caso de estudio basado en el Corredor Ferroviario
Bioceánico Central en Sudamérica.
Los resultados obtenidos permiten comparar un modelo logit
y una red bayesiana, y muestran cómo la aproximación bayesiana
surge como una herramienta prometedora en este tipo de aplicaciones.
