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Optimización de Sistemas Basados en Reglas Difusas para la predicción de congestión a corto plazo

Authors
  1. Pedro López
  2. Enrique Onieva
  3. Asier Perallos
  4. Laura Arjona
  5. Eneko Osaba

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Abstract

El incremento de vehículos en las ciudades y autopistas conlleva una serie de problemas. Entre ellos, las aglomeraciones de tráfico es uno de los más importantes. Predecir la congestión a corto plazo en un punto o una sección de carretera se ha convertido en uno de los puntos esenciales de los Sistemas Inteligentes de Transporte. Este trabajo presenta un método híbrido de optimización de los elementos de una jerarquía de Sistemas Basados en Reglas Difusas, combinando un Algoritmo Genético y un método de Entropía Cruzada. Los sistemas se utilizan para predecir la congestión en un tramo o sección de carretera a corto plazo: 5, 15 y 30 minutos. Los resultados obtenidos mejoran la precisión de los métodos por separado así como de otros métodos clásicos de la literatura.