La UMH desarrolla un sistema para predecir el tráfico 15 minutos antes

También han contado con la colaboración del Centro de Gestión de Tráfico de Levante, que ha proporcionado datos de todos sus sensores de tráfico en el tramo seleccionado durante doce años. Este tramo ha sido seleccionado por la elevada afluencia de circulación -Intensidad Media Diaria de 100.000 vehículos en algunos puntos- y por la gran cantidad de sensores que posibilitan medir de forma precisa el tráfico con una periodicidad de un minuto.

Con una selección de estos datos, los expertos de la UMH han ideado un escenario digital de simulación que genera con gran exactitud el tráfico experimentado en el tramo de la A-7 durante un total de diez días.

Para ello han establecido una nueva metodología de calibración que permite crear de forma precisa y realista escenarios digitales de simulación de tráfico a partir de datos reales. Mediante la plataforma digital de tráfico diseñada en la UMH, los investigadores han desarrollado técnicas basadas en redes neuronales profundas para predecir el estado del tráfico a 15 minutos vista utilizando datos de los vehículos conectados. Estos científicos han analizado cómo influye la penetración del vehículo conectado en la precisión de las predicciones de la intensidad, densidad y velocidad del tráfico.

Han demostrado que es posible mejorar los niveles de predicción del tráfico con datos de sólo un 4 % de los vehículos con respecto a cuando se realiza la predicción con los datos de los sensores de tráfico desplegados actualmente en el tramo de la A7 objeto de estudio.

Según el director del estudio, Javier Gozálvez, el vehículo conectado mejora el confort y la seguridad, y potencia la digitalización de la movilidad. Además, con los datos de los vehículos conectados, es posible conocer el estado de la circulación e, incluso, predecirlo, sin necesidad de desplegar y mantener sensores de tráfico como se hace hoy en día.