Análise dos modelos híbridos na distribuição de viagens : Caso: Medellín, Colômbia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Parada Sánchez, César Alfonso
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Planejamento de transportes
Transporte urbano
Redes neurais artificiais
Distribuição de viagens
Modelos de transporte
Modelos híbridos
Transportation planning
Urban transportation
Transportation models
Neural networks
Transportation demand forecasting
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE TRANSPORTES::PLANEJAMENTO DE TRANSPORTES::PLANEJAMENTO E ORGANIZACAO DO SISTEMA DE TRANSPORTE
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/26638
Resumo: In transportation planning, it is important to understand the way that displacement is carried out in a region. Posteriorly, the information will allow to establish a transport policy. For that, it is relevant to known the individual’s behaviors. This research studies the performance of neural networks from the understanding the origins of the journeys, by presented a new approach through the structure of a hybrid model which incorporates aggregate and disaggregate data. In addition, the individual information (socioeconomic) and the dissuasive elements such as time travel and intervening opportunities, will also be used the characteristics around the area (land use) such as location of points of origin, activities dispersal (destinations) and purpose of travel. The results indicates that the travel can be explained by the combination of aggregate and disaggregate variables, and the omission of theses last ones could lead the estimation to high levels of error. On the other hand, it was noticed that each structured model the attraction of destination zone and the impedances are relevant in the travel estimates.
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