Predição de tempos de viagem em linhas de ônibus baseado em dados de tráfego e redes neurais artificiais. (2020)
- Authors:
- Autor USP: LARSEN, GUSTAVO HENRIQUE - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PSI
- Subjects: ENGENHARIA ELÉTRICA; SISTEMAS INTELIGENTES DE TRANSPORTES; REDES E COMUNICAÇÃO DE DADOS; MINERAÇÃO DE DADOS
- Language: Português
- Abstract: O conceito de cidades inteligentes é uma tendência nas grandes cidades. Sistemas Inteligentes de Transporte desempenham um papel essencial no fornecimento de informações que possibilitam a previsão de tempos de viagem de ônibus. Informações precisas sobre tempos de viagem ajuda no planejamento dos passageiros e da agência responsável pelo transporte público. O objetivo deste trabalho é propor uma nova metodologia de previsão de tempos de viagem dos ônibus com base em dados abertos coletados em tempo real. A metodologia apresenta um processo para realizar predições precisas de tempos de viagem de ônibus, combinando um método de previsão estatística, um método de aprendizagem de máquina, e em conjunto com dados coletados em tempo real. Será apresentado todas as etapas do processo, incluindo a coleta de vários tipos de dados, armazenamento, análise do banco de dados, desenvolvimento e implementação das técnicas de aprendizado de máquina. Um banco de dados (dataset) foi construído a partir da coleta dos dados de geolocalização da frota de ônibus da cidade de São Paulo, dados de tráfego em tempo real, previsão de tráfego do Google Maps, dados meteorológicos e outros dados históricos. A seguir, treinamos uma Rede Neural Artificial (RNA). No processo de treinamento da RNA, alternamos o conjunto de dados e seus hiperparâmetros para descobrir a combinação que forneceu o menor erro de previsão. O erro médio percentual absoluto obtido foi de 9,10%, refletindo em uma raiz do erro quadrático médio de 297 segundos em uma linha que possui um tempo médio de viagem de 35 minutos. Esta pesquisa demonstrou que o método proposto forneceu uma previsão mais precisa do tempo de viagem de ônibus do que os métodos anteriores, a partir de dados da coletados em tempo real pela web.
- Imprenta:
- Data da defesa: 27.07.2020
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ABNT
LARSEN GUSTAVO HENRIQUE,. Predição de tempos de viagem em linhas de ônibus baseado em dados de tráfego e redes neurais artificiais. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-20012021-163526/. Acesso em: 04 nov. 2024. -
APA
Larsen Gustavo Henrique,. (2020). Predição de tempos de viagem em linhas de ônibus baseado em dados de tráfego e redes neurais artificiais. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-20012021-163526/ -
NLM
Larsen Gustavo Henrique. Predição de tempos de viagem em linhas de ônibus baseado em dados de tráfego e redes neurais artificiais. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-20012021-163526/ -
Vancouver
Larsen Gustavo Henrique. Predição de tempos de viagem em linhas de ônibus baseado em dados de tráfego e redes neurais artificiais. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-20012021-163526/
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