Resumen:
La gestión eficiente de los sistemas de transporte público es uno de los requisitos más importantes en un mundo en rápida urbanización. Prever la demanda de transporte es fundamental para planificar y programar operaciones eficientes por parte de los gestores de sistemas de transporte. En este artículo, se desarrolla un marco de previsión de series temporales basado en el método de Box-Jenkins para los sistemas de transporte público. Presentamos un marco que es integral, automatizado, preciso y rápido. Además, es aplicable a cualquier problema de previsión de series temporales, independientemente del sector de aplicación. Sustituye el juicio humano por una combinación de pruebas estadísticas, simplifica la parte que consume mucho tiempo de la selección de modelos mediante enumeración y aplica una serie de pruebas exhaustivas para seleccionar un modelo preciso. Probamos nuestro modelo con datos reales de tráfico de pasajeros del Metro de Estambul. Las pruebas numéricas muestran que el marco propuesto es muy efectivo y ofrece una mayor precisión que otros modelos que han sido utilizados en numerosos estudios en la literatura.
