Análisis de datos de tarjeta inteligente de transporte público

Matrices origen-destino de transporte público

Número de viajes por usuario y por línea

Factores de ocupación

Análisis de conexiones y viajes multietapa

Perfilado de los usuarios

Propósito de viaje

Frecuencia de los viajes

Fusión con otras fuentes para estimar las áreas de influencia de las estaciones y la demanda latente

Para los planificadores y operadores del transporte público resulta fundamental entender y predecir el comportamiento de la demanda. Tradicionalmente, la información sobre la utilización del transporte público se ha recogido a través de encuestas y conteos sube-baja en las estaciones de metro y ferrocarril y en las paradas de autobús. Además de ser muy costosos, estos métodos proporcionan una visión parcial del comportamiento de la demanda, y son incapaces de capturar la variación del mismo a lo largo del tiempo. El despliegue masivo de sistemas de localización de flotas, tecnologías de conteo automático de pasajeros y sistemas inteligentes de pago como las tarjetas inteligentes de transporte posibilita nuevas formas de analizar la demanda de transporte público. Estas nuevas fuentes de datos ofrecen la oportunidad de recoger información de gran calidad sobre cualquier periodo de tiempo y a un coste muy reducido. Sin embargo, plantean también algunos retos importantes. Particularmente importante resulta la correcta estimación del destino de los viajes: dado que, en la mayoría de los casos, los sistemas de tarjeta de inteligente de transporte sólo registran el evento de validación al acceder a cada modo de transporte y no el evento de salida, es necesario desarrollar metodologías y algoritmos que estimen la parada de bajada. Aproximaciones simplificadas, como suponer que la estación de bajada es igual a la estación de subida del siguiente viaje, no capturan la complejidad de los patrones de uso del transporte público, siendo necesario desarrollar métodos más sofisticados para la identificación de viajes y etapas.

Explotando todo el potencial de los datos de los sistemas inteligentes de pago

A lo largo de los últimos años, Nommon ha desarrollado una solución analítica que integra los datos procedentes de los sistemas inteligentes de pago, sistemas de ayuda a la explotación y tecnologías de conteo de pasajeros y los fusiona con otras fuentes de datos, como matrices de viajes obtenidas a partir de datos móviles y tiempos de acceso a las paradas de transporte público, para proporcionar a las autoridades de transporte y a los operadores de transporte público información precisa, fiable y que les permita planificar y ajustar sus servicios de acuerdo al comportamiento de la demanda.