Verificação da aplicabilidade da técnica de mineração de dados na previsão da demanda por transporte de passageiros urbanos usando dados da região metropolitana de São Paulo

• Autor(a) principal: Silva, Mateus Araujo e
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-11052006-102320/
• topic: activity-based models; building future scenarios; demanda por transportes; elaboração de cenários futuros; forecasting transportation demand; modelos baseados em atividades; planejamento de transportes; planejamento urbano; previsão da demanda por transportes; transportation demand; transportation planning; urban planning

O objetivo desta pesquisa é validar a hipótese de que o minerador de dados pode ser utilizado como uma ferramenta para previsão dos padrões de viagens, inclusive sob mudança comportamental dos indivíduos. Para o desenvolvimento deste trabalho foi adotada uma postura científica indutiva, utilizando como dados as informações contidas nas duas pesquisas origem-destino realizadas em 1987 e 1997 pelo METRÔ-SP na região metropolitana de São Paulo (RMSP). Os dados da primeira pesquisa e as mudanças comportamentais dos indivíduos observadas no período de 1987 a 1997 forneceram as condições para elaboração do cenário futuro a ser usado para projeção da demanda por transporte para 1997. Aplicando a Árvore de Decisão e Classificação, uma das técnicas de mineração de dados disponível no software S-PLUS 6.1, foram obtidas as distribuições das probabilidades das distribuições dos padrões de viagens encadeadas relacionadas a cada grupo homogêneo de viajantes urbanos. Estas probabilidades foram aplicadas aos indivíduos da amostra de 1997, estimando o número de viajantes urbanos por padrão de viagem encadeada em cada uma das 361 zonas de tráfego da RMSP. Os valores estimados pelo modelo foram comparados com os dados observados em 1997 pelo teste estatístico não-paramétrico de Kolmogorov-Smirnov (K-S). Ao final, concluiu-se que a hipótese proposta foi confirmada em 92,2% das zonas de tráfego analisadas