GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA. Modelos Avanzados de Transporte

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1 Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación Máster Universitario en Investigación en Ingeniería Industrial GUÍA DOCENTE DE LA ASIGNATURA Modelos Avanzados de Transporte Curso Académico Página 1 de 7

2 1. DATOS IDENTIFICATIVOS DE LA ASIGNATURA Título/s Centro Módulo / materia Código y denominación Créditos ECTS 5 Curso / Cuatrimestre Web Idioma de impartición Forma de impartición Máster Universitario en Investigación en Ingeniería Industrial (Optativa) Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación MODELOS AVANZADOS DE TRANSPORTE Y SEGURIDAD M877 Modelos Avanzados de Transporte CUATRIMESTRAL ( ) Español Presencial Departamento Área de conocimiento Grupo docente Profesor responsable E mail DPTO. TRANSPORTES Y TECNOLOGIA DE PROYECTOS Y PROCESOS INGENIERIA E INFRAESTRUCTURA DE LOS TRANSPORTES ANGEL IBEAS PORTILLA angel.ibeas@unican.es Número despacho E.T.S. Ingenieros de Caminos, C.P.. Planta: + 1. DESPACHO (1008) Otros Profesores LUIGI DELL OLIO JOSE LUIS MOURA BERODIA Página 2 de 7

3 2. CONOCIMIENTOS PREVIOS Se requieren conocimientos sobre matemáticas y en particular de estadística y optimización. 3. COMPETENCIAS GENÉRICAS Y ESPECÍFICAS DEL PLAN DE ESTUDIOS TRABAJADAS EN LA ASIGNATURA Competencias genéricas Competencias específicas Nivel Nivel 3.1 RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA Identificar y utilizar las técnicas y herramientas matemáticas adecuadas para analizar, diagnosticar y solucionar los distintos problemas de movilidad urbana. Modelizar el comportamiento del usuario de sistemas de transportes. Simular el comportamiento de los usuarios del sistema de transporte desde un punto de vista Macro y Micro. Plantear politicas de transporte sostenible Construir modelos que permitan predecir el comportamiento de elementos o usuarios de sistemas complejos Identificar y utilizar las técnicas básicas necesarias para recolectar datos y para su modelización Identificar y utilizar las técnicas estadísticas adecuadas para especificar, estimar y aplicar modelos econométricos avanzados basados en la teoría de la utilidad aleatoria. Identificar y utilizar las técnicas de optimización matemática para el diseño físico y operacional de sistemas de transporte. 4. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA Establecer el cuerpo básico de conocimiento sobre los modelos de utilidad aleatoria, su estimación y su aplicación en el sector de la ingeniería civil y de la Ingenieria de los sistemas de transporte. Establecer el cuerpo básico de conocimiento sobre los modelos de redes y optimización, su aplicación en el sector de la ingeniería civil y de la Ingenieria de los sistemas de transporte. Establecer el cuerpo básico de conocimiento sobre técnicas de muestreo, análisis de datos y su aplicación en el sector de la ingeniería civil y de la Ingenieria de los sistemas de transporte. Establecer el cuerpo básico de conocimiento sobre planteamiento de políticas de movilidad sostenible. Página 3 de 7

4 5. MODALIDADES ORGANIZATIVAS Y MÉTODOS DOCENTES HORAS DE CLASE(A) ACTIVIDADES ACTIVIDADES PRESENCIALES HORAS DE LA ASIGNATURA Teoría (TE) 22 Prácticas en Aula (PA) 10 Prácticas de Laboratorio (PL) 12 Subtotal horas de clase 44 ACTIVIDADES DE SEGUIMIENTO(B) Tutorías (TU) 9 Evaluacion (EV) 12 Subtotal actividades de seguimiento 21 Total actividades presenciales (A+B) 65 ACTIVIDADES NO PRESENCIALES Trabajo en grupo (TG) 35 Trabajo autónomo (TA) 25 Total actividades no presenciales 60 HORAS TOTALES 125 Página 4 de 7

5 6. ORGANIZACIÓN DOCENTE DE LA ASIGNATURA CONTENIDOS TE PA PL TU EV TG TA Semana BLOQUE TEMÁTICO 1: LA PLANIFICACION DE TRANSPORTE Y LA MOVILIDAD SOSTENIBLE 1. Los planes de muestreo para el análisis de la movilidad. 2. Modelos para desarrollar un Plan de Transporte Público 3. Modelos de planificación de transporte de carga en ámbito urbano bajo restricciones medioambientales 4. Estudios de viabilidad de aparcamientos subterráneos BLOQUE TEMÁTICO 2: MODELOS DE ELECCION DISCRETA 1. Introducción y nociones básicas de estadística 2. Los datos en los modelos de utilidad aleatoria 3. El Modelo Logit Multinomial 4. El Modelo Logit Jerárquico 5. El Modelo Logit Mixto BLOQUE TEMÁTICO 3: MODELOS DE SIMULACION 1. Flujo de tráfico y simulación 2. Demanda y comportamiento de usuario 3. Asignación de trafico 4. Estimación de flujos con aforos de trafico 5. Sistemas en tiempo real TOTAL DE HORAS Esta organización tiene carácter orientativo. TE PA PL TU EV TG TA Horas de teoría Horas de prácticas en aula Horas de prácticas de laboratorio Horas de tutoría Horas de evaluación Horas de trabajo en grupo Horas de trabajo autónomo Página 5 de 7

6 7. METODOS DE EVALUACION Descripción Tipología Eval. Final Recuper. % Asistencia y participación en clases presenciales, talleres y clases prácticas de aula y laboratorio Otros Sí 20 Trabajo individual Trabajo Sí 20 Trabajo de grupo Trabajo Sí 40 Presentación y defensa de trabajos Otros Sí 20 TOTAL 100 para alumnos a tiempo parcial 8. BIBLIOGRAFÍA BASICA ORTÚZAR, J. DE D. Y WILLUMSEN, L.G. (2001) Modelling Transport. Tercera Edición, John Wiley and Sons, Chichester. FERNÁNDEZ, J.E., DE CEA, J. FLORIAN, M. AND CABRERA, E. (1994) "Network Equilibrium Models with Combined Modes" (FONDECYT ). Transportation Science, Vol. 28 (3), pp SHEFFI, Y., (1985) Urban Transportation Networks: Equilibrium Analysis with Matematical Programming Methods (New Jersey, U.S.A.:Prentice Hall) Página 6 de 7

7 HENSHER, D., ROSE, J. and GREENE, W., Applied Choice Analysis: A Primer. Cambridge, UK: Cambridge University Press. CASCETTA E. (2001) "Transportation Systems Engineering: Theory and Methods" Kluwer Ed. section 8.5 and 8.7 COMPLEMENTARIA HENSHER, D.A., Stated preference analysis of travel choices: the state of practice. Transportation, 21(2), pp HENSHER, D.A. and GREENE, W.H., The mixed logit model: The state of practice. Transportation, 30(2), pp BEN AKIVA &LERMAN (1985), Discrete Choice Analysis, MIT Press. FLORIAN, M., WU, J.H., HE, S. (2002), "A Multi Class Multi Mode Variable Demand Network Equilibrium Model with Hierarchical Logit Structures", M. Gendreau and P. Marcotte (eds), Transportation and Network Analysis: Current Trends, Kluwer Academic Publishers, pp. 119 MAHMASSANI, H., (2001) "Dynamic Network Traffic Assignment and Simulation Methodology for Advanced System Management Applications," Networks and Spatial Economics, Vol.1, pp SOFTWARE PROGRAMA / APLICACION CENTRO PLANTA SALA HORARIO NLogit 4.0 Limdep ETSICCyP 1 ESTRAUS ETSICCyP 1 SATURN ETSICCyP 1 AIMSUN ETSICCyP COMPETENCIAS LINGÜISTICAS Comprensión escrita Compresión oral Expresión escrita Expresión oral Sólo inglés Sí Página 7 de 7