Resumen:
Es esta investigación se estima y caracteriza la demanda de un sistema de bicicletas compartido (Bike-sharing systems, BSS por sus siglas en inglés) universitario, utilizando herramientas de Machine Learning. En la primera parte se presentan los fundamentos teórico-analíticos de los algoritmos empleados para el desarrollo del modelo; posteriormente, se expone de manera sistemática la metodología; y, finalmente, en la tercera parte se muestran los principales hallazgos, los cuales indican que a partir de la desagregación de la variable “tiempo” desde minutos hasta años, se pueden obtener mejores predicciones de la demanda del sistema, además de considerar que las variables climatológicas son cruciales para un mejor modelado.
Descripción:
Es esta investigación se estima y caracteriza la demanda de un sistema de bicicletas compartido (Bike-sharing systems, BSS por sus siglas en inglés) universitario, utilizando herramientas de Machine Learning. En la primera parte se presentan los fundamentos teórico-analíticos de los algoritmos empleados para el desarrollo del modelo; posteriormente, se expone de manera sistemática la metodología; y, finalmente, en la tercera parte se muestran los principales hallazgos, los cuales indican que a partir de la desagregación de la variable “tiempo” desde minutos hasta años, se pueden obtener mejores predicciones de la demanda del sistema, además de considerar que las variables climatológicas son cruciales para un mejor modelado.
