Proposta de uma arquitetura computacional inteligente para a gestão dos indicadores utilizados no planejamento e no monitoramento do sistema de transporte urbano
Carregando...
Data
2023-08-29
Autores
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
De acordo com dados da Organização das Nações Unidas, mais de 3,8 bilhões de pessoas vivem em áreas urbanas, atualmente, e espera-se que esse número cresça significativamente até 2050. Com o aumento da urbanização, especialmente em países em desenvolvimento, a mobilidade urbana torna-se um desafio crítico. O sistema de transporte, essencial para a movimentação das pessoas nas cidades, influencia diretamente a qualidade de
vida dos cidadãos, pois é por meio dele que se garante o acesso a serviços essenciais como saúde, educação, cultura e lazer. Além disso, a análise da mobilidade pode revelar disparidades sociais, econômicas e culturais dentro de uma cidade. Portanto, para garantir um desenvolvimento urbano equilibrado e sustentável, é imperativo focar no planejamento e na gestão eficaz da mobilidade urbana, buscando soluções inovadoras e sustentáveis
para o transporte e a circulação nas cidades. A fim de contribuir para a construção de um sistema eficiente de transporte, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um framework composto por hardware e software, de baixo custo, que possa ser utilizado para geração e monitoramento de indicadores do sistema de transporte. O framework proposto utiliza dados de diferentes fontes como probe request, censo e características regionais e emprega algoritmos de machine learning como Filtro de Kalman e Redes Neurais Artificiais para gerar a matriz de origem-destino e a outros indicadores do sistema de transporte. Os resultados indicam que a estratégia utilizada consegue reduzir os erros de previsão de
indicadores, como a taxa de carregamento, para menos de 5% .
Descrição
Palavras-chave
Transporte urbano, Aprendizado de máquina, Filtros de Kalman, Cidades inteligentes, Sistemas de transportes