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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Lüders, Ricardo | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5158617067991861 | - |
Autor(es): dc.contributor | Lüders, Ricardo | - |
Autor(es): dc.contributor | Pozo, Aurora Trinidad Ramirez | - |
Autor(es): dc.contributor | Rosa, Marcelo de Oliveira | - |
Autor(es): dc.creator | Pando, Luciano Urgal | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T21:53:53Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T21:53:53Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-08-02 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-08-02 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-06-14 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3299 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/663131 | - |
Descrição: dc.description | The knowledge of urban mobility patterns is important to maintain good public services as well as for city planning. These mobility patterns can be characterized by using expensive fieldwork or through the huge amount of data available from services and environmental monitoring in smart cities. The origin-destination matrix estimation aims to estimate the traffic of vehicles between two particular origin and destination areas in the city from traffic observed by sensors installed on roads or from probe vehicles. This work evaluates and compares four origin-destination matrix estimation techniques: least squares, mixed-integer linear programming (MILP), genetic algorithm and particle swarm optimization (PSO). Two cities are considered as case studies: OPorto and Curitiba. The city of OPorto in Portugal has data from taxi trips used as probe vehicles. Curitiba in Brazil has road traffic sensors. In addition, due to georeferenced spatial data, algorithms for clustering and map matching are considered to characterize areas of origin-destination and routes, respectively. The case studies show better results for MILP and PSO estimates. However, they strongly depend on the amount and position of sensors. | - |
Descrição: dc.description | O conhecimento do padrão de mobilidade urbana é importante tanto para oferta de serviços públicos de qualidade quanto para planejamento das cidades. Isso pode ser feito através de onerosas pesquisas de campo ou utilizando a enorme quantidade de dados provenientes da monitoração de serviços e do ambiente urbano nas cidades inteligentes. A estimação da matriz origem-destino tem por objetivo obter uma estimação de tráfego de veículos entre determinadas origens e destinos da cidade, a partir do tráfego observado nas vias públicas através de sensores ou veículos sonda. Este trabalho avalia e compara quatro técnicas de estimação da matriz origem-destino: mínimos quadrados, programação linear inteira mista (MILP), algoritmo genético e enxame de partículas (PSO). Duas cidades são consideradas como estudos de caso: Porto e Curitiba. A cidade do Porto em Portugal dispõe de dados de viagens de táxi utilizados como veículos sonda. A cidade de Curitiba dispõe de sensores de tráfego de veículos nas vias públicas. Com o uso de dados georreferenciados de mobilidade, são considerados também algoritmos de agrupamento espacial para estabelecer áreas de origem e destino e de "map matching" para caracterizar rotas associadas aos deslocamentos. Os resultados obtidos mostram ligeira superioridade para a estimação usando MILP e PSO, mas que dependem fortemente da quantidade e posição dos sensores nas vias. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia de tráfego | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programação heurística | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mínimos quadrados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Programação linear | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos genéticos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Partículas (Física nuclear) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Inteligência artificial | - |
Palavras-chave: dc.subject | Trânsito - Fluxo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transporte Urbano - Porto (Portugal) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transporte Urbano - Curitiba (PR) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Sistemas inteligentes de veículos rodoviários | - |
Palavras-chave: dc.subject | Planejamento urbano - Inovações tecnológicas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Traffic engineering | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heuristic programming | - |
Palavras-chave: dc.subject | Least squares | - |
Palavras-chave: dc.subject | Linear programming | - |
Palavras-chave: dc.subject | Genetic algorithms | - |
Palavras-chave: dc.subject | Particles (Nuclear physics) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Artificial intelligence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Traffic flow | - |
Palavras-chave: dc.subject | Urban transportation - Porto (Portugal) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Urban transportation - Curitiba (PR) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Intelligent transportation systems | - |
Palavras-chave: dc.subject | City planningTechnological innovations | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric engineering | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Avaliação de técnicas de estimação da matriz origem-destino do tráfego de veículos em cidades | - |
Título: dc.title | Evaluating origin-destination matrix estimation approaches for urban traffic of vehicles | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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