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Análise exploratória de método utilizando Wavelet para detecção de padrões e anomalias em dados históricos do tráfego veicular (2017)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: RIBEIRO, ELAINE RODRIGUES - EESC
  • Unidades: EESC
  • Sigla do Departamento: STT
  • Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; ANÁLISE DE ONDALETAS
  • Keywords: DETECÇÃO DE ANOMALIAS
  • Language: Português
  • Abstract: Este trabalho visa realizar uma análise exploratória de método utilizando Wavelet para analisar as variações na corrente de tráfego verificando simultaneamente os padrões no comportamento do tráfego e momentos atípicos, em diferentes escalas de tempo, através da Transformada Wavelet e métodos complementares em dados históricos do tráfego veicular. Os dados empíricos utilizados foram coletados separadamente para cada faixa de tráfego, em intervalos de curta duração (5 ou 6 minutos), em rodovias do Estado de São Paulo. A partir desses dados, foram gerados os componentes de aproximação e detalhe da Transformada Wavelet Discreta de Haar. Os componentes gerados foram analisados e caracterizados antes de aplicar os métodos complementares. Para o reconhecimento de padrões no comportamento do tráfego foram utilizados os componentes de aproximação e a análise de agrupamento. Os resultados indicaram: (1) que existe grande tendência de classificar dias úteis típicos com terças, quartas e quintas-feiras, (2) a influência dos feriados na quantidade de agrupamentos, (3) a existência de diferentes efeitos para cada feriado e (4) influência do feriado de forma distinta a cada sentido da rodovia. Para detecção de momentos atípicos foram utilizados os coeficientes de detalhe e determinado um threshold em função do desvio padrão do coeficiente para determinar o que foi considerado como anomalia. Os resultados indicaram: (1) os primeiros níveis de decomposição apresentaram maior número de anomalias, (2) análises em sinais de período mensal concentraram mais anomalias do que a análise em um sinal de período anual, (3) a concentração de anomalias por tipo de dia está diretamente relacionada com o fluxo direcional e (4) identificou falhas no sensor
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.08.2017

  • How to cite
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    • ABNT

      RIBEIRO, Elaine Rodrigues; CUNHA, André Luiz Barbosa Nunes da. Análise exploratória de método utilizando Wavelet para detecção de padrões e anomalias em dados históricos do tráfego veicular. 2017.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-07112017-212156/pt-br.php >.
    • APA

      Ribeiro, E. R., & Cunha, A. L. B. N. da. (2017). Análise exploratória de método utilizando Wavelet para detecção de padrões e anomalias em dados históricos do tráfego veicular. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-07112017-212156/pt-br.php
    • NLM

      Ribeiro ER, Cunha ALBN da. Análise exploratória de método utilizando Wavelet para detecção de padrões e anomalias em dados históricos do tráfego veicular [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-07112017-212156/pt-br.php
    • Vancouver

      Ribeiro ER, Cunha ALBN da. Análise exploratória de método utilizando Wavelet para detecção de padrões e anomalias em dados históricos do tráfego veicular [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-07112017-212156/pt-br.php

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