Bus line trajectories classification using weightless neural networks

• Autor(a) principal: Barbosa, Raul Bezerra
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/12983
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Redes neurais sem peso; Transporte público

Dispositivos com localização espacial estão em toda parte hoje em dia. Dentre várias possíveis aplicações com a grande quantidade de dados gerada por esse tipo de equipamento, nosso trabalho foca em um problema crônico da cidade do Rio de Janeiro: seu sistema público de ônibus. Apresenta-se neste texto uma arquitetura para classificação de trajetórias GPS, cujo foco é a identificação de rotas de ônibus do sistema público. Para isso, utilizamos o leve e versátil classificador baseado em redes neurais sem peso WiSARD. Para a geração da entrada da rede, experimentamos diferentes formas de binarização, fazendo uso de regras definidas pelo problema. Ainda, avaliamos uma forma de combinação das redes WiSARD com o uso de um grafo acíclico de decisões. Todas essas propostas resultam em diferentes sabores de um sistema de aprendizado neurossimbólico. Tal arquitetura foi testada contra um vasto conjunto de dados construído a partir de dados fornecido em tempo real e de forma pública pelo sistema corrente da cidade do Rio de Janeiro. Os resultados obtidos indicam a aplicabilidade da solução proposta em um problema de classificação envolvendo mais de 500 classes. As comparações efetuadas indicam uma equiparação do modelo WiSARD com outros modelos em estado da arte. No mais, acreditamos que a metodologia aqui descrita possa ser utilizada com sucesso em outros domínios.