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dc.contributor.advisorCabrera Vega, Félix Israel
dc.contributor.authorHuallpa Barzola, Alex Kevines_ES
dc.date.accessioned2017-05-15T20:53:53Zes_ES
dc.date.available2017-05-15T20:53:53Zes_ES
dc.date.created2016es_ES
dc.date.issued2017-05-15es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/8637
dc.description.abstractEn la actualidad los diseños viales que se realizan para la planificación urbana, están netamente enfocados en disminuir el tráfico vehicular, dejando en segundo plano el comportamiento de los peatones. Es por ello que para dar énfasis en lo último se realiza estudios de microsimulación peatonal, los cuales se basan en modelos que asemejan el comportamiento de las personas. El modelo con el que trabaja el software VisWalk 8.0 es el de la Fuerza Social, en el cual se emplean los parámetros que se analizarán en la siguiente investigación: tiempo de relajación (Tau), factor de anisotropía (Lambda) y factor de aleatoriedad (Noise), que regulan el comportamiento peatonal. El siguiente proyecto de investigación determinará cuál de los parámetros influye más en el desplazamiento peatonal, para ello se tomaron datos de flujos peatonales en el jirón de la Unión. La metodología que se empleó se dividió por etapas. La primera etapa consistió en recolectar los flujos peatonales de manera manual; la segunda etapa consistió en construir el modelo en el software VisWalk 8.0 con las condiciones que se encontraron en campo; la tercera etapa consiste en corroborar si los datos que brinda la simulación se ajustan a lo que sucede en la realidad, esto se obtiene mediante la calibración y validación de datos; lo siguiente es variar los parámetros de manera metódica, ya que en primer lugar se variará un parámetro y los otros dos permanecerán constante, para posteriormente dejar dos parámetros variables y uno constante; y finalmente se analizará los resultados que se obtienen de la variación de estos parámetros. Los resultados de la investigación señalan que el parámetro más con mayor sensibilidad es el tiempo de relajación (Tau). Esto debido a que cuando se realiza la prueba ANOVA, el valor de Fcal = 1247.85 es mucho mayor Fcrítico = 1.88; también porque se aprecia que cuando el valor de Tau es constante y las otras dos variables, la varianza de datos es 0.138% lo que significa que Lambda y Noise no cambian de manera relevante la media de velocidades, lo que demuestra la gran variedad que produce el parámetro Tau. Para una correcta muestra de resultados, se recomienda introducir muy cuidadosamente los datos al software para evitar incongruencias en los resultados.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectPeatones--Perú--Limaes_ES
dc.subjectTránsito local--Simulaciónes_ES
dc.subjectTránsito local--Evaluaciónes_ES
dc.titleAnálisis de sensibilidad de los parámetros del modelo de la fuerza social y micro simulación peatonal en el Jr. de la Uniónes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Civiles_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Civiles_ES
renati.advisor.dni22309049
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1917-9840es_ES
renati.discipline732016es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01es_ES


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
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