Predicción de demanda del uso de las bicicletas públicas de CABA

Abstract

En esta tesis se analizan los recorridos realizados por el sistema de EcoBici de la Ciudad de Buenos Aires entre 2018 y 2020 para encontrar patrones en el comportamiento de la demanda y realizar una propuesta de optimización respecto a la distribución de las bicicletas en las distintas estaciones. En primer lugar, se busca encontrar qué factores (demográficos, climáticos y estacionales) son determinantes en la demanda de bicicletas. A través de la modelación de la demanda y la identificación de las variables relevantes, se predice la demanda para las distintas estaciones, a través del uso de modelos econométricos que utilizan datos tanto de series temporales como de panel. Una vez estimados los modelos de demanda, se realiza un ejercicio de optimización mediante programación lineal entera para encontrar la mejor forma de distribuir la cantidad de bicicletas que actualmente se tienen en stock, de forma tal de minimizar los faltantes de stock entre las estaciones.

This thesis analyzes the bike trips made within the EcoBici system of Buenos Aires City between 2018 and 2020 to find patterns in the demand’s behavior and to make an optimization proposal regarding the distribution of bicycles in the different stations. First, we seek to find which factors (demographic, climatic and seasonal) are determinants of bicycle demand. By modeling the demand and identifying the relevant variables, the demand for the different stations is predicted by using econometric models with both time series and panel data. Once the demand models are estimated, an optimization exercise is performed using integer linear programming to find the best way to distribute the number of bicycles currently in stock in order to minimize stock shortages among the stations.