RT Dissertation/Thesis
T1 Modelos de localización-asignación de servicios en Sistemas de Información Geográfica : incorporando el dinamismo de la distribución de la demanda y del funcionamiento de las redes
A1 Pérez Fernández, Onel Antonio
AB Los modelos de localización-asignación se ocupan para conseguir una ubicación más adecuada de los servicios y equipamientos. La configuración de los modelos requiere los siguientes elementos: puntos de oferta, puntos de demanda y una red que los conecte. En el pasado, los investigadores realizaban modelos de localización estáticos a partir de datos procedentes de fuentes oficiales. Ahora, con la aparición del Big Data, en especial por sus características espacio-temporales, se pueden presentar modelos que incluyan variables dinámicas, ya sea en la oferta, la demanda o en la red. Dentro de la variedad de Big Data se aprovechan los registros GPS y las redes del transporte público y privado para elaborar esta investigación. Para el desarrollo de la tesis, se aplicó Big Data geolocalizado en modelos de localización-asignación de servicios en entornos SIG; con el fin de realizar un análisis dinámico de la localización de la demanda y del funcionamiento de las redes de transporte. En este sentido, se utilizan varias fuentes novedosas para construir las redes de transporte y obtener la localización diaria de la oferta y la demanda. Por ejemplo, las redes dinámicas fueron confeccionadas con los ficheros GTFS del transporte público de Madrid y los perfiles históricos de velocidad, almacenados por la empresa de navegación TomTom. Mientras tanto, para la representación de la oferta y la demanda se utilizaron los registros GPS de los viajes realizados por los usuarios de la empresa Muving de motocicletas compartidas y los registros GPS de los sucesos atendidos por el Servicio de Asistencia Municipal de Urgencia y Rescate y Protección Civil de Madrid (SAMUR-PC)...
AB Location-allocation models are used to achieve the optimal location of services and facilities. Setting up the models requires the following elements: supply points, demand points and a network that connects them. In the past, researchers made static location models based on data from official sources. Now, with the emergence of Big Data, especially because of its Spatial-temporal characteristics, models can be presented that include dynamic variables, whether on the supply, demand, or network side. Within the variety of Big Data, GPS records and public and private transport networks are used to develop this research.For the development of the thesis, geolocated Big Data has been applied in service location-allocation models in GIS environments; to conduct a dynamic analysis of the location of the demand and the operation of the transport networks. In this sense, several novel sources are used to build transport networks and obtain the daily location of supply and demand. For example, the dynamic networks were built with the GTFS files of Madrid's public transport and historical speed profiles, stored by the navigation company TomTom. Meanwhile, for the representation of supply and demand, GPS records of journeys made by users of Muving motorbikes sharing company and GPS records of events attended by the Municipal Emergency and Rescue Assistance Service and Civil Protection of Madrid (SAMUR-PC) were used...
PB Universidad Complutense de Madrid
YR 2024
FD 2024-01-15
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/92994
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/92994
LA spa
NO Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Geografía e Historia, leída el 30-05-2023
DS Docta Complutense
RD 25 abr 2025