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Title: Inferring passenger-level bus trip traces from schedule, positioning and ticketing data: methods and applications.
Other Titles: Inferindo traços de viagem de ônibus no nível do passageiro dados de programação, posicionamento e emissão de bilhetes: métodos e aplicações.
???metadata.dc.creator???: OLIVEIRA FILHO, Tarciso Braz de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: ANDRADE, Nazareno Ferreira.
???metadata.dc.contributor.referee1???: CAMPELO, Cláudio Elízio Calazans.
???metadata.dc.contributor.referee2???: FONSECA, Keiko Verônica Ono.
Keywords: Intelligent Transportation Systems;Public Transportation;Automatic Fare Collection;Automatic Vehicle Location;Origin- Destination Matrix;Transit Usage Performance Evaluation;Sistemas de Transporte Inteligentes;Transporte Público;Coleta Automática de Tarifa;Localização Automática de Veículos;GTFS;Matriz de Origem-Destino;Avaliação da Performance do Uso do Transporte
Issue Date: 27-Feb-2019
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: OLIVEIRA FILHO, T. B. de. Inferring passenger-level bus trip traces from schedule, positioning and ticketing data: methods and applications. 2019. 55 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2019.
???metadata.dc.description.resumo???: Como resultado do recente e rápido crescimento da população urbana, a mobilidade tem emergido como um dos problemas urbanos mais complexos e de rápida evolução no século XXI. Com o advento da Internet das Coisas, gigabytes de dados são gerados diariamente por Sistemas de Transporte Público ao redor do mundo, incluindo registros de GPS e velocidade dos ônibus, além de registros de embarque de passageiros. A despeito desses dados possuírem o potencial de auxiliar na melhoria da mobilidade, a enorme quantidade, dinamicidade e diversidade de dados produzidos por diferentes sistemas com diferentes objetivos e restrições, impõe dificuldades para a integração e análise do mesmo com o fim de ajudar os usuários, operadores e administradores do sistema. Esse estudo aborda esse problema, mais especificamente o de utilizar dados de programação dos ônibus, dados brutos de GPS e dados de cartão de embarque para reconstruir viagens de ônibus a nível de passageiro. São utilizados dados do sistema de ônibus de Curitiba no Brasil para conceber um processo de análise que combine e estenda heurísticas consolidadas encontradas na literatura. Experimentos demonstram a utilidade da solução proposta em dois cenários de aplicações: a) a estimação de uma Matriz de Origem-Destino para usuários de Transporte Público, que foi validada através de uma comparação com uma Pesquisa Origem-Destino realizada recentemente na cidade; e b) uma análise da (in)eficiência da escolha de itinerário do passageiro, realizada contrastando o itinerário escolhido estimado (extraído da reconstrução da viagem) com o conjunto de itinerários disponíveis e viáveis no momento do embarque.
Keywords: Intelligent Transportation Systems
Public Transportation
Automatic Fare Collection
Automatic Vehicle Location
Origin- Destination Matrix
Transit Usage Performance Evaluation
Sistemas de Transporte Inteligentes
Transporte Público
Coleta Automática de Tarifa
Localização Automática de Veículos
GTFS
Matriz de Origem-Destino
Avaliação da Performance do Uso do Transporte
???metadata.dc.subject.cnpq???: Ciência da Computação
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6330
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