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Tese

Análise desagregada de dados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional (2015)

  • Authors:
  • Autor USP: LINDNER, ANABELE - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: STT
  • Subjects: PLANEJAMENTO DE TRANSPORTES; GEOESTATÍSTICA; REGRESSÃO LOGÍSTICA
  • Language: Português
  • Abstract: O conhecimento do padrão de deslocamento populacional bem como a estimativa de demanda por transportes são de fundamental importância para a tomada de decisões relativas ao planejamento urbano e de transportes. Em geral, a obtenção destas informações é realizada por modelos tradicionais como o modelo quatro etapas. Entretanto, modelos clássicos não levam em conta a dependência espacial das variáveis. A Geoestatística, valendo-se da utilização de variáveis regionalizadas, apresenta-se como uma ferramenta auxiliar capaz de modelar informações espaciais. Este trabalho tem por objetivo estimar dados desagregados de dema nda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional. Neste estudo, a modelagem tradicional e a geoestatística puderam ser comparadas por meio de um banco de dados referente à pesquisa Origem/Destino da Região Metropolitana de São Paulo, realizada em 2007. A abordagem tradicional se baseou em um modelo de regressão enquanto que a abordagem geoestatística consistiu na estimação espacial de variáveis com base na modelagem de semivariogramas e Krigagem. Ao final do trabalho, foi possível realizar a comparação dos resultados da abordagem tradicional e geoestatística em coordenadas de valores conhecidos. Os resultados indicaram que a modelagem tradicional apontou uma taxa de acertos de 96% pelo modelo de Regressão Logística Múltipla adotada para a variável dicotômica de preferência por modo motorizado (variável objeto de estudo). A abordagem tradicional baseou-se na calibração de um modelo por meio de outras oito variáveis. Entretanto, a modelagem geoestatística, utilizando-se apenas das coordenadas geográficas domiciliares, resultou em 67% de taxa de acertos de previsão da variável. Isso demonstrou que, apesar de possuir menor taxa de acertos, a modelagem geoestatística, por utilizar menor número de informaçõespara previsão da variável, teve um resultado satisfatório e demonstra-se promissora na área de planejamento de transportes, sobretudo considerando sua habilidade de estimação em outras coordenadas geográficas além das amostradas
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 23.02.2015
    • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LINDNER, Anabele. Análise desagregada de dados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-09042015-090539/. Acesso em: 28 dez. 2025.

    • APA

      Lindner, A. (2015). Análise desagregada de dados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-09042015-090539/

    • NLM

      Lindner A. Análise desagregada de dados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional [Internet]. 2015 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-09042015-090539/

    • Vancouver

      Lindner A. Análise desagregada de dados de demanda por transportes através de modelagem geoestatística e tradicional [Internet]. 2015 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-09042015-090539/

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