Previsão de horários dos ônibus do sistema de transporte público coletivo de Campina Grande.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: MACIEL, Matheus de Araújo. lattes
Orientador(a): ANDRADE, Nazareno Ferreira de. lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Inteligência Artificial
Aprendizado de Máquina
Horários dos Ônibus - Previsão
Sistemas de Transportes Inteligentes
Ciência da Computação - Dissertação
Área do conhecimento CNPq:
Ciências
Ciência da Computação
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/797
Resumo: A previsibilidade dos serviços de transporte público é um aspecto central para a melhoria da experiência de seus usuários. Contudo, por funcionar dentro de um ambiente estocástico, essa previsibilidade é tipicamente prejudicada. Neste trabalho investigamos a possibilidade de tornar um sistema de transporte público mais previsível através do uso das informações históricas em um contexto onde não há disponível tecnologia de localização tempo real dos veículos ou informação atualizada sobre a operação do serviço. Embora GPS e outras tecnologias de Automatic vehicle location (AVL) em tempo real existam, muitos municípios brasileiros não as têm disponíveis. Considerando essa situação, utilizamos dados históricos de operação do sistema de ônibus da cidade de Campina Grande para avaliar o desempenho de quatro algoritmos de regressão na tarefa de prever no início do dia como os horários programados para os ônibus serão cumpridos. Os resultados apontam que embora a falta de informação em tempo real prejudique a capacidade preditiva dos algoritmos em determinadas situações, utilizá-los torna possível a previsão dos horários de saída reais dos ônibus com erro mediano de 28 segundos, e a previsão dos horários de fim de viagem com erro de mediano de -167 segundos.
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Considerando essa situação, utilizamos dados históricos de operação do sistema de ônibus da cidade de Campina Grande para avaliar o desempenho de quatro algoritmos de regressão na tarefa de prever no início do dia como os horários programados para os ônibus serão cumpridos. Os resultados apontam que embora a falta de informação em tempo real prejudique a capacidade preditiva dos algoritmos em determinadas situações, utilizá-los torna possível a previsão dos horários de saída reais dos ônibus com erro mediano de 28 segundos, e a previsão dos horários de fim de viagem com erro de mediano de -167 segundos.Predictability of public transport services is essential to improving its user experience. However,by working within a stochastic environment, predictability is typically impaired. In this work, we investigate the possibility of making a more predictable public transport system through the use of historical information, in a context where there is no available real-time vehicle location technology or updated information on the operation of the system. While GPS and other real- time Automatic Vehicle Location technologies (AVL) exists, many Brazilian cities do not have them available. Aware of this situation, we used data from the Campina Grande city bus system to evaluate the performance of four regression algorithms on the task of predicting, early in the day, how buses scheduled times will be fulfilled. Results show, although the lack of real time information may harm algorithms predictive ability in certain situations, using them makes it possible to forecast actual buses departure times with a median error of 28 seconds and buses arrival time with a median error of -167 seconds.Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-05-24T12:09:46Z No. of bitstreams: 1 MATHEUS DE ARAÚJO MACIEL - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1452809 bytes, checksum: 4919281053ceb7031a223f7bff5b2678 (MD5)Made available in DSpace on 2018-05-24T12:09:46Z (GMT). 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Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2016. 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