Composição probabilística de tempos de deslocamento em rota de transporte público urbano
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | https://app.uff.br/riuff/handle/1/4841 |
Resumo: | O presente estudo formula um modelo probabilístico para a determinação do tempo de viagem total de uma determinada rota na cidade de Niterói. Tais dados foram obtidos para catorze pontos consecutivos junto a uma empresa local prestadora desse serviço. O período dos dados coletados foi de quatro meses consecutivos ao longo dos dias úteis da semana. Inicialmente foram feitas análises preliminares de outliers para validar a qualidade dos dados obtidos. Então, foram feitos ajustes de funções de densidade de probabilidade pré-estabelecidas para cada par de pontos através da maximização da função de verossimilhança. Após isto, foi feita uma análise da qualidade dos ajustes através do teste de Cramer von Mises. Para as funções que melhor se ajustaram foi realizada a operação de convolução e encontrada uma função que representa o tempo total de viagem do caminho. Para a soma dos tempos foi feito o mesmo tratamento de dados, ajuste de função de densidade de probabilidade e validação do ajuste. Por fim, comparou-se a função obtida da convolução com a função de densidade de probabilidade resultante do ajuste à soma dos tempos. Esta comparação serviu para validar o modelo proposto |
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Composição probabilística de tempos de deslocamento em rota de transporte público urbanoFunção densidade de probabilidadeTeste de Cramer von MisesAjuste probabilísticoRedes de transporteTransporte público urbanoMobilidade urbanaProbabilidadeQualidade de serviçoProbability density functionLikelihood functionCramer von Mises testProbabilistic fitTransport networO presente estudo formula um modelo probabilístico para a determinação do tempo de viagem total de uma determinada rota na cidade de Niterói. Tais dados foram obtidos para catorze pontos consecutivos junto a uma empresa local prestadora desse serviço. O período dos dados coletados foi de quatro meses consecutivos ao longo dos dias úteis da semana. Inicialmente foram feitas análises preliminares de outliers para validar a qualidade dos dados obtidos. Então, foram feitos ajustes de funções de densidade de probabilidade pré-estabelecidas para cada par de pontos através da maximização da função de verossimilhança. Após isto, foi feita uma análise da qualidade dos ajustes através do teste de Cramer von Mises. Para as funções que melhor se ajustaram foi realizada a operação de convolução e encontrada uma função que representa o tempo total de viagem do caminho. Para a soma dos tempos foi feito o mesmo tratamento de dados, ajuste de função de densidade de probabilidade e validação do ajuste. Por fim, comparou-se a função obtida da convolução com a função de densidade de probabilidade resultante do ajuste à soma dos tempos. Esta comparação serviu para validar o modelo propostoA stochastic model was developed to define the total network time travel in a specified road traffic network of public transportation in the city of Niterói. The presented model was based only on density functions of a given data set. The data was obtained for fourteen consecutive bus stops from a local company of public transportation during four consecutive months (considering the workdays). Then a preliminary analysis was made to check the quality of the data set. After this first analysis, the pre-selected density distributions were fitted for each pair of bus stops. The adjust of density functions was executed by the maximum likelihood function. Once the adjusts were done, the Cramer von Mises test assured their quality and for those functions with the best fitting a convolution was generated. The result of this convolution represents the whole path. The same procedure was executed for the sum of the collected data, obtaining the density function which better fitted their sums. Finally, the convolution function was compared to the density function from the sum of the data set. It was then possible to validate the chosen modelAndo, José KimioPessoa, Artur AlvesBergiante, Nissia Carvalho RosaCarvalho, Pedro de Oliveira Mignot de2017-10-10T13:32:33Z2017-10-10T13:32:33Z2017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/4841http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2022-09-09T20:34:35Zoai:app.uff.br:1/4841Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:53:13.373203Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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