Estimación de la demanda de taxis del aeropuerto Mariscal Lamar de la ciudad de Cuenca
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Date
2025-09-23
Authors
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Publisher
Universidad de Cuenca
Abstract
The availability of taxi services at the Mariscal Lamar Airport in Cuenca presents significant challenges, particularly during peak hours, resulting in long passenger wait times and inefficient service distribution. To address this issue, the objective of this study was to estimate taxi demand using predictive models that allow for anticipating operational conditions and improving transportation planning in the airport area. The methodology involved primary data collection through manual counts conducted on-site for one week, complemented by variables such as number of flights, weather conditions, and hourly characteristics. To strengthen the analysis, a Monte Carlo simulation was applied to expand the database and capture the inherent variability in demand behavior. Subsequently, three models were trained and compared: multiple linear regression, Poisson regression, and a Random Forest model, with the latter demonstrating the best performance (RMSE = 7.91, R² = 0.899). The results show that variables such as the number of passengers per airline, the average number of passengers per taxi, and the time of day have the greatest influence on demand. In conclusion, the use of predictive models combined with simulation techniques allows for accurate estimation of taxi demand at the airport, contributing to more efficient ground transportation management.
Resumen
La disponibilidad de taxis en el Aeropuerto Mariscal Lamar de Cuenca presenta desafíos importantes, especialmente durante las horas pico, generando tiempos de espera prolongados para los pasajeros y una inadecuada distribución del servicio. Ante esta problemática, se planteó como objetivo estimar la demanda de taxis mediante modelos predictivos que permitan anticipar las condiciones de operación y mejorar la planificación del transporte en el entorno aeroportuario. La metodología incluyó la recolección de datos primarios a través de conteos manuales en el sitio durante una semana, complementados con variables como número de vuelos, condiciones climáticas y características horarias. Para fortalecer el análisis, se aplicó una simulación de Monte Carlo que permitió expandir la base de datos y representar la variabilidad inherente al comportamiento de la demanda. Posteriormente, se entrenaron y compararon tres modelos: regresión lineal múltiple, regresión de Poisson y un modelo de Random Forest, siendo este último el que obtuvo el mejor desempeño (RMSE = 2,21, R² = 0.97). Los resultados evidencian que variables como el número de pasajeros por aerolínea, el promedio de pasajeros por taxi y el horario tienen mayor influencia sobre la demanda. En conclusión, el uso de modelos de predicción combinados con técnicas de simulación permite estimar con buena precisión la demanda de taxis en el aeropuerto, contribuyendo a una gestión más eficiente del transporte terrestre.
Keywords
Ingeniería Civil, Transporte terrestre, Simulación
Citation
Código de tesis
TI; 1382
Código de tesis
Grado Académico
Ingeniero Civil