Modelo de predição de escolha de rotas baseado em traces de mobilidade veicular

• Autor(a) principal: Augusto César Souza Araujo Domingues
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Letícia Pereira Pinto, Fabrício Aguiar Silva, Rosangela Helena Loschi, Antonio Alfredo Ferreira Loureiro
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: https://doi.org/10.5753/courb.2021.17109; http://hdl.handle.net/1843/56439; https://orcid.org/0000-0003-0383-525X; https://orcid.org/0000-0002-0713-0583; https://orcid.org/0000-0001-6554-9799; https://orcid.org/0000-0002-5250-1785
• topic: Mobilidade veicular; Sistemas de transporte inteligentes; Modelo logit multinomial; Modelo de predição; Estatística; Computação; Transporte urbano; Roteamento (Administração de redes de computadores)

O estudo da mobilidade veicular e o seu impacto no desenvolvimento das cidades é um tópico importante de pesquisa, contribuindo para o cenário dos Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS). Neste trabalho, introduzimos um modelo logit multinomial (MNL) para predizer qual rota um usuário irá tomar dado um conjunto de rotas possíveis entre pontos de origem e destino e outras informações contextuais. Para isso, definimos e aplicamos uma abordagem estatística para entender como os veículos se comportam em um cenário urbano considerando os efeitos do tráfego. O modelo é aplicado em dois rastros reais de mobilidade veicular e os resultados mostram que ele é capaz de capturar as influências dos fatores existentes, obtendo predições superiores em comparação a dois baselines. Os resultados indicam que o modelo pode ser aplicado para o preenchimento de grandes lacunas espaciais, como por exemplo na geração dedados sintéticos porém realísticos de trajetórias para rastros de origem-destino.