Estimação das características de tráfego em tempo próximo ao real para uso em sistemas de previsão e controle de tráfego.

• Autor(a) principal: Barros, Olímpio Mendes de
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-24052023-142712/
• topic: Correlation matrix; Dados em painel; Engenharia de transportes; HLM; Panel data; Previsão de tráfego; STARIMA; Tráfego urbano; Traffic estimation; Traffic forecasting; Urban traffic; W matrix

O tráfego de veículos no ambiente urbano se apresenta complexo, com variações que dependem de seus usuários, de condições meteorológicas e de situações que impactam o fluxo através da rede viária. Equipamentos de fiscalização, distribuídos pelas vias, podem ser utilizados como sensores para outros sistemas de tráfego. Existe a necessidade de estudos a respeito de métodos que possam tratar os dados, gerados por esses equipamentos, transformando-os em informações úteis para os sistemas de monitoramento e controle das condições do tráfego. A estimação de tráfego consiste em atualizar, para o momento presente, as informações de tráfego defasadas - recebidas de sensores e outras fontes - tendo em vista os tempos de transmissão, tratamento e processamento dos dados. Assim, a estimação pode ser feita olhando-se para um intervalo à frente ao da coleta dos dados. O objetivo desta tese é propor uma metodologia para estimar as características espaço-temporais do tráfego em condições dinâmicas (tempo próximo ao real), visando a previsão de tráfego de curto prazo, para uso em sistemas de controle e informação de tráfego. A metodologia de estimação proposta nesta pesquisa inclui, entre outros, os passos de montagem de séries temporais e aplicação de modelos estatísticos para a estimação das condições de tráfego. Para o processo de estimação foram aplicados modelos de Autorregressão Espaço-Temporal de Médias Móveis Integradas (STARIMA) e Regressões para Dados em Painel. No caso dos dados em painel, verificou-se a aplicação de Modelos Longitudinais e Modelos Lineares Hierarquizados (HLM) pelo local - via e sensor - e pelo tempo - dia útil, dia da semana e período do dia. Diversas variáveis explicativas foram testadas nos modelos em painel, incluindo a quantidade de chuva, presença de faixa exclusiva de ônibus, quantidade de faixas de rolamento e classe da via. Para aplicação do modelo STARIMA foi elaborada uma pesquisa detalhada sobre as matrizes de peso espacial. Como resultado, foi verificada a viabilidade de uso de matrizes agrupadas, que são mais simples em comparação com os outros modelos utilizados e inédito nos modelos de estimação e previsão de tráfego com STARIMA. Matrizes com pesos assimétricos, baseados no tempo ou velocidade de percurso superaram os modelos simétricos que são mais usuais nas previsões de volume (fluxo). As previsões de velocidade pontual, feitas com cenários baseados em Dados em Painel, obtiveram acurácia um pouco superior ao STARIMA nos períodos com tráfego normal. Para os períodos de tráfego atípico o STARIMA apresentou melhor acurácia. Os modelos testados se mostraram viáveis aos processos de estimação de tráfego em tempo próximo ao real, com MAPE entre 6% e 7%, tanto nas estimações de volume como de velocidade. Esta tese apresenta a aplicação de dados reais e detalha as etapas e critérios de desenvolvimento dos modelos, de modo a possibilitar que outros pesquisadores apliquem os modelos em situações reais e em futuras pesquisas.