RESUMEN: La problemática de la movilidad en las ciudades se ha convertido en un factor muy importante para la habitabilidad y la calidad de vida de sus habitantes. Uno de los elementos a considerar es la disponibilidad de aparcamientos urbanos y su impacto en el tiempo y dinero que representa buscar aparcamiento, así como el impacto ambiental, puesto que el exceso de kilómetros para aparcar produce más contaminación en gases de efecto invernadero y ruido. En este trabajo se aborda el análisis de la disponibilidad de los aparcamientos urbanos. Para ello se proponen diferentes alternativas, escogiéndose la estimación del porcentaje de plazas libres de distintos núcleos urbanos de una ciudad de más de 500,000 habitantes, con objeto de disminuir el tiempo de búsqueda de aparcamiento, así como las emisiones de gases contaminantes generadas en dicho proceso de búsqueda. También se analizan los factores influyentes en el comportamiento a la hora de estacionar y los datos disponibles. Se ha creado un programa que, usando técnicas de inteligencia artificial con el software MATLAB, cree y entrene redes neuronales artificiales con datos reales como entradas. La ejecución de la red neuronal estima la disponibilidad de aparcamientos de forma temporal y mide el error que se comete. Se comparará la metodología escogida con diferentes casos de uso en la actualidad. Finalmente, se toman decisiones para mejorar los resultados y se propone un sistema intuitivo para la interpretación de estos.
ABSTRACT: The mobility issue in cities has become an important factor for the habitability and quality of life of its inhabitants. One of the elements to consider is the availability of urban parking lots and their impact on the time and money involved in looking for parking, as well as the environmental impact, since the excess of kilometers to park produces more pollution in greenhouse gases and noise. This paper deals with the analysis of the availability of urban parking lots. For this purpose, different alternatives are proposed, choosing the estimate of the percentage of free places in different urban centers of a city of more tan 500,000 inhabitants, in order to reduce the time of park searching as well as the emissions of pollutant gases generated. The factors influencing the parking behaviour and the available data are also analyzed. An application has been created by using artificial intelligence techniques with the MATLAB software. That application creates and trains artificial neural networks with real data as inputs. The application estimates the availability of parking lots and measures the error that is committed. The chosen methodology will be compared with different current similar cases. Finally, decisions are made to improve the results and an intuitive system for the data interpretation is proposed.
