A method for finding factors affecting the service reliability on fixed bus routes

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Silva, Diego Luiz da
Orientador(a): Camargo, Raphael Yokoingawa de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122404&midiaext=79779
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Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisA method for finding factors affecting the service reliability on fixed bus routes2021-03-16Camargo, Raphael Yokoingawa deSilva, Diego Luiz daUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUFABCengCONFIABILIDADEINTELIGAPRENDIZADO COMPUTACIONALTRANSPORTE PÚBLICOALGORITMOS BASEADOS EM ROTAS FIXASReliabilityEXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCEMACHINE LEARNINGPUBLIC TRANSITTREE-BASED ALGORITHMFIXED ROUTESPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFABCCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superiordesempenho e a qualidade do transporte público são medidos principalmente por fatores de confiabilidade do serviço. No entanto, a maioria dos estudos ainda se concentra em medições de desempenho operacional, sem uma discussão clara sobre os fatores explicativos. A importância de identificar e quantificar esses fatores contribuirá para aprimorar os modelos computacionais e orientará melhores decisões operacionais para as agências de trânsito. Nosso estudo analisou aproximadamente 11 mil viagens de ônibus da agência de trânsito de São Paulo. Selecionamos medidas de espera e viagem na literatura, uma vez que são os componentes temporais principais de uma viagem de ônibus. Além disso, agregamos um conjunto de variáveis para descrever cada rota e treinamos modelos de aprendizagem de máquina baseados no método de explicabilidade em Inteligência Artificial, Tree Shapley Additive Explanations (TreeSHAP). Usamos as predições do modelo sobre os tempos de espera e viagem para validar as variáveis explicativas quantificadas pelo método TreeSHAP. Em seguida, agrupamos atributos individuais por categorias explicativas para diferenciar as variáveis de serviço de ônibus que a agência de transporte público possui controle, por exemplo, distância de parada de ônibus, geometria da rota, frequência de serviço; daquelas não controláveis, como flutuação de demanda, condição de tráfego, clima e topologia. Calculamos pontuações relativas para cada categoria e as classificamos para obter os principais fatores dos modelos. Observamos em nossa amostra não segmentada que a variabilidade é altamente afetada pela categoria de variáveis controláveis pela agência. No entanto, as categorias de variáveis não controláveis tiveram pelo menos 40% de influência na variabilidade do tempo de espera e de viagem. Além disso, nas amostras segmentadas pelo serviço, notamos que as de baixa frequência foram mais afetadas por variáveis não controláveis do que as de alta frequência.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122404&midiaext=79779http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=122404&midiaext=79779/index.php?codigo_sophia=122404&midiaext=79780application/pdfapplication/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T21:56:52Zoai:BDTD:122404Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2022-06-09T10:27:38Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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