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

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Ribeiro, Elaine Rodrigues
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Wavelet; Anomalies detection; Comportamento do tráfego veicular; Detecção de anomalias; Vehicle traffic behavior
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-07112017-212156/

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.