Introducción a los modelos de demanda de transporte

¿Cuántos viajan? ¿Por dónde? ¿En qué modo? En general, los proyectos de transporte (tanto de infraestructura como gestión) poseen plazos y costos de realización sumamente elevados. Por estos motivos, la evaluación de este tipo de proyectos requiere de una adecuada estimación de la demanda para su correcto dimensionamiento. En este curso aprenderás: - Las técnicas básicas (estadísticas y de trabajo en terreno) necesarias para recolectar información adecuada, corregirla y expandirla, para su utilización en modelar la demanda por transporte. - Los principios básicos y las técnicas clásicas utilizadas en la práctica para modelar la demanda de transporte a través del “modelo clásico” de cinco etapas: generación de viajes, distribución de viajes, elección de horario, elección de modo de transporte, y elección de ruta de viaje. - Las herramientas básicas disponibles para calibrar los principales modelos agregados de demanda por transporte y aplicarlos para efectuar predicciones. - Las herramientas estadísticas y computacionales básicas para estimar dos modelos paradigmáticos de elección discreta (Logit Multinomial y Logit Jerárquico) utilizando información a nivel desagregado, y aplicarlos para efectuar predicciones.

• Introducción a los Modelos de Demanda de Transporte
• En este módulo presentaremos las problemáticas de transporte urbano, los distintos enfoques de solución, el impacto de otras políticas externas al transporte, una estructura general de modelación de transporte, la planificación y seguimiento de estos modelos.
• Metodologías de Recolección de Información
• En este módulo presentaremos las distintas metodologías para la recolección de información.
• Modelos de Generación y Atracción de Viajes
• En este módulo estudiaremos los modelos de generación y atracción de viajes.
• Modelos Agregados de Elección de Destino y Modo de Viaje
• En este módulo aprenderás sobre los modelos agregados de elección de destino y modo de viaje.
• Modelos Desagregados de Elección Discreta
• En este módulo aprenderás sobre los modelos desagregados de elección discreta.