Please use this identifier to cite or link to this item: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/797
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creator.IDMACIEL, M. A.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5479751982201527pt_BR
dc.contributor.advisor1ANDRADE, Nazareno Ferreira de.-
dc.contributor.advisor1IDANDRADE, N. F.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2729979018100977pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiênciaspt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titlePrevisão de horários dos ônibus do sistema de transporte público coletivo de Campina Grande.pt_BR
dc.date.issued2016-
dc.description.abstractPredictability 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/797-
dc.date.accessioned2018-05-24T12:09:46Z-
dc.date.available2018-05-24-
dc.date.available2018-05-24T12:09:46Z-
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectHorários dos Ônibus - Previsãopt_BR
dc.subjectSistemas de Transportes Inteligentespt_BR
dc.subjectCiência da Computação - Dissertaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorMACIEL, Matheus de Araújo.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.identifier.citationMACIEL, M. de A. Previsão de horários dos ônibus do sistema de transporte público coletivo de Campina Grande. 2016. 46 f. 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.pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação.

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MATHEUS DE ARAÚJO MACIEL - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf1.42 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.