Fusión de datos para obtención de tiempos de viaje en carretera

Este documento aporta una visión general sobre la fusión de datos aplicada al transporte. Para ello se estructura el texto en cuatro capítulos principales. La primera parte consiste en un análisis sobre los sensores de obtención de datos del tráfico, pasándose en el segundo apartado a un análisis de la fusión de datos como ciencia, para finalizar el documento con el desarrollo y aplicación de un algoritmo de fusión de datos para el cálculo de tiempos de viaje en carretera. En el análisis de las fuentes de datos para la obtención de tiempos de viaje y otras variables fundamentales del tráfico, se realiza un análisis de los métodos utilizados para la toma de datos (valorando su inmediatez, exhaustividad e intrusión) así como de las distintas clases de tiempos de viaje que se pueden obtener (instantáneo (TVI), reconstruido (TVR) y previsto (TVP)) para posteriormente analizar los sensores más utilizados por los diversos operadores de infraestructuras en la gestión del trafico. Dichos sensores son evaluados según los datos que pueden obtener (tiempo de viaje, velocidad, flujo y clasificación de vehículos, ocupación de la vía), la precisión y fiabilidad que presentan dichos datos en diferentes situaciones del trafico y ambientales, su complejidad de instilación, calibrado y mantenimiento así como su coste. Para finalmente realizar unas tablas de valoración. La investigación bibliográfica realizada acerca de la fusión de datos de múltiples fuentes como ciencia, permite proceder a una definición de la misma como un compendio de técnicas multidisciplinares para después clasificar en 5 niveles su grado de complejidad. Posteriormente se realiza una descripción de las técnicas de fusión, clasificando éstas según su comportamiento (indulgente, prudente, severo), su constancia y dependencia del contexto, así como por la lógica utilizada (evidencial, probabilística y difusa). Tras ello se profundiza en las técnicas de fusión mas utilizadas como Bayes, Dempster-Shafer y Conjuntos difusos. Por otra parte se valora su utilidad describiendo las ventajas y las limitaciones que conlleva la utilización de la fusión de datos, procediendo a la descripción de algunos ejemplos de uso de esta ciencia en la ingeniería del transporte. A partir de todo este análisis previo se procede al diseño de un sistema de fusión de datos de múltiples fuentes para la obtención de tiempos de viaje en carretera. Se analiza entonces su estructura, que parte de dos tiempos de viaje instantáneo, que son fusionados en primera instancia en función del error asociado a cada uno ellos según el estado del tráfico (congestión o circulación libre),, y uno reconstruido que será fusionado posteriormente al resultado del primer proceso utilizando la lógica bayesiana. Siendo el resultado del proceso un tiempo de viaje previsto único. También se valoran los algoritmos utilizados y los errores que estos llevan asociados, así como los datos necesarios y los parámetros que serán utilizados para la calibración del sistema. Además se realiza una breve descripción del proceso de programación del algoritmo desarrollado, adjuntando para su mejor comprensión el programa ejecutable con código abierto para su posible modificación. Finalmente se procede a la validación del programa realizado, mediante la aplicación del sistema de fusión a un caso real. De dicha aplicación se obtiene de forma experimental las mejoras que ofrece el algoritmo desarrollado en relación a su fiabilidad, precisión y cobertura

Fusión de datos para obtención de tiempos de viaje en carretera

Este documento aporta una visión general sobre la fusión de datos aplicada al transporte. Para ello se estructura el texto en cuatro capítulos principales. La primera parte consiste en un análisis sobre los sensores de obtención de datos del tráfico, pasándose en el segundo apartado a un análisis de la fusión de datos como ciencia, para finalizar el documento con el desarrollo y aplicación de un algoritmo de fusión de datos para el cálculo de tiempos de viaje en carretera. En el análisis de las fuentes de datos para la obtención de tiempos de viaje y otras variables fundamentales del tráfico, se realiza un análisis de los métodos utilizados para la toma de datos (valorando su inmediatez, exhaustividad e intrusión) así como de las distintas clases de tiempos de viaje que se pueden obtener (instantáneo (TVI), reconstruido (TVR) y previsto (TVP)) para posteriormente analizar los sensores más utilizados por los diversos operadores de infraestructuras en la gestión del trafico. Dichos sensores son evaluados según los datos que pueden obtener (tiempo de viaje, velocidad, flujo y clasificación de vehículos, ocupación de la vía), la precisión y fiabilidad que presentan dichos datos en diferentes situaciones del trafico y ambientales, su complejidad de instilación, calibrado y mantenimiento así como su coste. Para finalmente realizar unas tablas de valoración. La investigación bibliográfica realizada acerca de la fusión de datos de múltiples fuentes como ciencia, permite proceder a una definición de la misma como un compendio de técnicas multidisciplinares para después clasificar en 5 niveles su grado de complejidad. Posteriormente se realiza una descripción de las técnicas de fusión, clasificando éstas según su comportamiento (indulgente, prudente, severo), su constancia y dependencia del contexto, así como por la lógica utilizada (evidencial, probabilística y difusa). Tras ello se profundiza en las técnicas de fusión mas utilizadas como Bayes, Dempster-Shafer y Conjuntos difusos. Por otra parte se valora su utilidad describiendo las ventajas y las limitaciones que conlleva la utilización de la fusión de datos, procediendo a la descripción de algunos ejemplos de uso de esta ciencia en la ingeniería del transporte. A partir de todo este análisis previo se procede al diseño de un sistema de fusión de datos de múltiples fuentes para la obtención de tiempos de viaje en carretera. Se analiza entonces su estructura, que parte de dos tiempos de viaje instantáneo, que son fusionados en primera instancia en función del error asociado a cada uno ellos según el estado del tráfico (congestión o circulación libre),, y uno reconstruido que será fusionado posteriormente al resultado del primer proceso utilizando la lógica bayesiana. Siendo el resultado del proceso un tiempo de viaje previsto único. También se valoran los algoritmos utilizados y los errores que estos llevan asociados, así como los datos necesarios y los parámetros que serán utilizados para la calibración del sistema. Además se realiza una breve descripción del proceso de programación del algoritmo desarrollado, adjuntando para su mejor comprensión el programa ejecutable con código abierto para su posible modificación. Finalmente se procede a la validación del programa realizado, mediante la aplicación del sistema de fusión a un caso real. De dicha aplicación se obtiene de forma experimental las mejoras que ofrece el algoritmo desarrollado en relación a su fiabilidad, precisión y cobertura

Valoración de empresas: Mercadona

En el trabajo realizado se ha procedido a realizar un estudio de la empresa líder del sector del comercio al por menor en España, Mercadona, en el que se ha analizado una parte cualitativa correspondiente a la situación del sector en el año 2020, tan duro por la pandemia provocada por la Covid-19, el modelo de negocio de Mercadona, sus estrategias en desarrollo y se ha concluido con sus ventajas competitivas y un análisis DAFO. También, se ha analizado la parte cuantitativa de Mercadona, realizando un análisis sobre su balance y sus cuentas de pérdidas y ganancias para concluir con una valoración por el método del descuento de flujos para los accionistas acompañado de una valoración por múltiplos.In the work carried out, a study has been carried out of the leading company in the retail trade sector in Spain, Mercadona, in which a qualitative part corresponding to the situation of the sector in 2020 has been analyzed, so hard for the pandemic caused by Covid-19, Mercadona's business model, its strategies under development and it has concluded with its competitive advantages and a SWOT analysis. The quantitative part of Mercadona has also been analyzed, carrying out an analysis of its balance sheet and its profit and loss accounts to conclude with a valuation by the cash flow discount method for shareholders accompanied by a valuation by multiples.Grado en Finanzas, Banca y Seguro

Highway Travel Time Data Fusion

The development of new traffic monitoring systems and the increasing interest of road operators and researchers in obtaining reliable travel time measurements has leaded to the development of multiple travel time data sources. This situation represents a perfect environment for the implementation of data fusion systems to obtain the maximum accuracy from the available data. This paper presents a new approach to calculate highway travel times fusing different data sources: inductive loop detectors and toll ticket data. Although the data fusion algorithm presented herein is applied to these types of data, it could easily be generalized to other equivalent sources. The data fusion algorithm is applied to different travel time estimations in order to obtain a fused value more reliable than any of the individual estimations. The proposed algorithm overcomes some of the limitations of other methods, improving the spatial and temporal coverage, and determining the flow state (congested or not). The results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are found to be reasonable and accurate.Peer Reviewe

Travel Time Estimation from Multiple Data Sources

Travel time is the best indicator of the level of service in a road link, and perhaps the most important variable for measuring congestion. This paper presents a method for estimating accurate travel times in toll highways using data from multiple sources, as loop detectors and toll tickets. The proposed methodology consists of a data fusion technique using different travel time estimations in order to obtain a more accurate fused value with less error than individual estimations by itself. Finally results obtained in the application of the methodology to the AP-7 highway, near Barcelona in Spain, are presented.Peer Reviewe

Cooperative physical activities: clarifying concepts

Ponencias[ES] En el presente trabajo se realiza una aclaración conceptual de diferente terminología relacionada con el aprendizaje cooperativo (AC) en Educación Física (EF), mostrando ejemplos prácticos de su aplicación en el aula. Los términos que se abordan, son: a) Aprendizaje cooperativo y estructuras básicas/técnicas; b) Técnicas de aprendizaje cooperativo en la enseñanza de deportes colectivos; c) Situaciones motrices cooperativas y Juegos Cooperativos; d) Retos Cooperativos y Retos Físicos Cooperativos; e) Retos Físicos Cooperativos de Carácter Emocional (ReFiCE); f) Proyectos Cooperativos/montaje final (flashmob).[EN] In this paper, a conceptual clarification of different terminology related to cooperative learning (CL) in Physical Education (PE) is made, showing practical examples of its application in the classroom. The terms addressed are: a) Cooperative learning and basic/technical structures; b) Cooperative learning techniques in the teaching of collective sport; c) Cooperative motor situations and cooperative games; d) Cooperative challenges and Cooperative physical challenges; e) Cooperative physical challenges of an emotional nature (ReFiCE); f) Cooperative projects/final assembly (flashmob)

Diseño y elaboración de herramientas metodológicas para incorporar contenidos de ciencia y técnicas en el aula.

Depto. de Investigación y Psicología en EducaciónFac. de EducaciónFALSEsubmitte

Fusión de datos para obtención de tiempos de viaje en carretera

Este documento aporta una visión general sobre la fusión de datos aplicada al transporte. Para ello se estructura el texto en cuatro capítulos principales. La primera parte consiste en un análisis sobre los sensores de obtención de datos del tráfico, pasándose en el segundo apartado a un análisis de la fusión de datos como ciencia, para finalizar el documento con el desarrollo y aplicación de un algoritmo de fusión de datos para el cálculo de tiempos de viaje en carretera. En el análisis de las fuentes de datos para la obtención de tiempos de viaje y otras variables fundamentales del tráfico, se realiza un análisis de los métodos utilizados para la toma de datos (valorando su inmediatez, exhaustividad e intrusión) así como de las distintas clases de tiempos de viaje que se pueden obtener (instantáneo (TVI), reconstruido (TVR) y previsto (TVP)) para posteriormente analizar los sensores más utilizados por los diversos operadores de infraestructuras en la gestión del trafico. Dichos sensores son evaluados según los datos que pueden obtener (tiempo de viaje, velocidad, flujo y clasificación de vehículos, ocupación de la vía), la precisión y fiabilidad que presentan dichos datos en diferentes situaciones del trafico y ambientales, su complejidad de instilación, calibrado y mantenimiento así como su coste. Para finalmente realizar unas tablas de valoración. La investigación bibliográfica realizada acerca de la fusión de datos de múltiples fuentes como ciencia, permite proceder a una definición de la misma como un compendio de técnicas multidisciplinares para después clasificar en 5 niveles su grado de complejidad. Posteriormente se realiza una descripción de las técnicas de fusión, clasificando éstas según su comportamiento (indulgente, prudente, severo), su constancia y dependencia del contexto, así como por la lógica utilizada (evidencial, probabilística y difusa). Tras ello se profundiza en las técnicas de fusión mas utilizadas como Bayes, Dempster-Shafer y Conjuntos difusos. Por otra parte se valora su utilidad describiendo las ventajas y las limitaciones que conlleva la utilización de la fusión de datos, procediendo a la descripción de algunos ejemplos de uso de esta ciencia en la ingeniería del transporte. A partir de todo este análisis previo se procede al diseño de un sistema de fusión de datos de múltiples fuentes para la obtención de tiempos de viaje en carretera. Se analiza entonces su estructura, que parte de dos tiempos de viaje instantáneo, que son fusionados en primera instancia en función del error asociado a cada uno ellos según el estado del tráfico (congestión o circulación libre),, y uno reconstruido que será fusionado posteriormente al resultado del primer proceso utilizando la lógica bayesiana. Siendo el resultado del proceso un tiempo de viaje previsto único. También se valoran los algoritmos utilizados y los errores que estos llevan asociados, así como los datos necesarios y los parámetros que serán utilizados para la calibración del sistema. Además se realiza una breve descripción del proceso de programación del algoritmo desarrollado, adjuntando para su mejor comprensión el programa ejecutable con código abierto para su posible modificación. Finalmente se procede a la validación del programa realizado, mediante la aplicación del sistema de fusión a un caso real. De dicha aplicación se obtiene de forma experimental las mejoras que ofrece el algoritmo desarrollado en relación a su fiabilidad, precisión y cobertura

Out of the Mediterranean Region: Worldwide biogeography of snapdragons and relatives (tribe Antirrhineae, Plantaginaceae)

Aim: The tribe Antirrhineae, including snapdragons, toadflaxes and relatives, is widely distributed across the Northern Hemisphere and the Neotropics. It displays an uneven distribution of diversity, with more than 50% of species and subspecies in the Mediterranean Region. Here we conducted the first detailed, worldwide biogeographic analysis of the Antirrhineae and tested two alternative hypotheses (time-for-speciation versus diversification rate differences) to explain the uneven distribution of diversity. Location: Worldwide, with a focus on the Mediterranean Region. Taxon: Tribe Antirrhineae (Plantaginaceae). Methods: A phylogenetic biogeographic approach was taken, accounting for area connections through time. Ancestral ranges, dispersal events, speciation and lineage accumulation within areas were estimated. Diversification rates for taxa present and absent in the Mediterranean Region were compared, accounting for the effect of a floral key innovation (nectar spur). Results: A proto-Mediterranean origin in the Late Eocene was estimated, and the Mediterranean Region stood out as the main centre for speciation and dispersal. Congruent patterns of long-distance dispersal from the Mediterranean Region to North America were recovered for at least two amphiatlantic clades. A significant floristic exchange between the Mediterranean and south-western Asia was detected. We found no evidence of different diversification rates between lineages inside and outside the Mediterranean Region. Main conclusions: The Mediterranean Region played a key role in the origin of the current distribution of the Antirrhineae. However, the higher species richness found in this region appears to be the result of a time-for-speciation effect rather than that of increased diversification rates. The establishment of current Mediterranean climates in the Northern Hemisphere appears to have contributed to the recent diversification of the group, in combination with colonization of adjacent regions with arid and semi-arid climates