Influência das condições climáticas e de acidentes na caracterização do comportamento do tráfego em rodovias

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v24i4.1104

Palavras-chave:

Clusterização, acidentes, chuvas, relação fluxo-velocidade.

Resumo

Dados meteorológicos e relacionados a questões de segurança têm sido integrados a análises que buscam caracterizar as relações fundamentais do fluxo de tráfego em rodovias, com o objetivo de compreender melhor o comportamento do tráfego em condições adversas (como chuvas), e em períodos com ocorrências de incidentes. Neste contexto, este artigo propõe a aplicação de métodos de agrupamento de observações (clusterização) para caracterizar o comportamento do tráfego da rodovia BR-290/RS, na região metropolitana da cidade de Porto Alegre – RS. As técnicas de clusterização aplicadas na análise são K-means e fuzzy clustering (FCM). Através da clusterização, foi possível determinar padrões comportamentais influenciados pelas variáveis (fluxo, velocidade, acidentes e chuvas). Clusters relacionados a períodos com chuva indicam redução de velocidade em cerca de 10 km/h. Cluster de períodos relativos a condições de acidentes indicam que as velocida-des reduzem para intervalos entre 10 e 35 km /h, com volumes sempre inferiores a 1000 veic/h.

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Referências

Agarwal, M., Maze, T. H., e R. R. Souleyrette (2005) Impacts of Weather on Urban Freeway Traffic Flow Characteristics and Facility Capacity. Final Technical Report, Center for Transportation Research and Education Iowa State University, USA

.

Azimi, M., e Y. Zhang (2010) Categorizing Freeway Flow Conditions by Using Clustering Methods. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, 2173, 105–114. doi:10.3141/2173-13

Caceres, N., Romero, L. M., e F. G. Benitez (2012) Estimating Traffic Flow Profiles According to a Relative Attractiveness Factor. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 54, 1115–1124. doi:10.1016/j.sbspro.2012.09.826

Chunchun, H., Nianxue, L., Xiaohong, Y., e S. Wenzhong (2011) Traffic Flow Data Mining and Evaluation Based on Fuzzy Clustering Techniques. International Journal of Fuzzy Systems, 13(4), 344–349.

Dunn, J. C. (1973) A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters. Journal of Cybernetics, 3(3), 32–57. doi:10.1080/01969727308546046

Gettman, D., Pu, L., Sayed, T., e S. Shelby (2008) Surrogate Safety Assessment Model and Validation: Final Report. Federal Highway Administration, Report No. FHWA-HRT-08-051.

Jain, A. K., Murty, M. N., e P. J. Flynn (1999) Data Clustering: A Review. ACM Computing Surveys (CSUR), 31(3), 264–323.

Jia, Y., Wu, J., Du, Y., e G. Qi (2014) Impacts of rainfall weather on urban traffic in beijing: analysis and modeling. Physics and Society, 1–13.

Kianfar, J., e P. Edara (2013) A Data Mining Approach to Creating Fundamental Traffic Flow Diagram. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 104, 430–439. doi:10.1016/j.sbspro.2013.11.136

Lloyd, S. (1982) Least squares quantization in PCM. IEEE Transactions on Information Theory, 28(2), 129–137. doi:10.1109/TIT.1982.1056489

Mirshahi, M., Obenberger, J., Fuhs, C. A., Howard, C. E., Krammes, R. A., Kuhn, B. T., Mayhew, R. M., Moore, M. A., Sahebjam, K., Stone, C. J., e J. L. Yung (2007) Active Traffic Management: The Next Step in Congestion Management. Federal Highway Administration, FHWA-PL-07-012, Washington D.C.

Montazeri-Gh, M., e A. Fotouhi (2011) Traffic condition recognition using the -means clustering method. Scientia Iranica, 18(4), 930–937. DOI: 10.1016/j.scient.2011.07.004

Park, B. (2002) Hybrid Neuro-Fuzzy Application in Short-Term Freeway Traffic Volume Forecasting. Transportation Research Record, 1802, 190–196. doi:10.3141/1802-21

Rousseeuw, P. J. (1987) Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53–65. DOI:10.1016/0377-0427(87)90125-7

Sun, L., e J. Zhou (2005) Development of Multiregime Speed-Density Relationships by Cluster Analysis. Transportation Research Record, 1934, 64–71. doi:10.3141/1934-07

Thakuriah, P., Yanos, G., Lin, J., Metaxatos, P., Sulo, R., Pu, W., e L. Mbekeani (2008) Including Weather Effects In a Real-Time Traffic Information Environment - Exploratory Analysis and Alternative Models. In Proceedings of the 15th Intelligent Transportation Systems World Congress, New York City - USA.

Weijermars, W., e E. van Berkum (2005) Analyzing highway flow patterns using cluster analysis. Proceedings. 2005 IEEE Intelligent Transportation Systems, 831–836. doi:10.1109/ITSC.2005.1520157

Xia, J., e M. Chen (2007a) A Nested Clustering Technique for Freeway Operating Condition Classification. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 22(6), 430–437.

Xia, J., e M. Chen (2007b) Defining Traffic Flow Phases Using Intelligent Transportation Systems-Generated Data. Journal of Intelligent Transportation Systems, 11, 15–24. doi:10.1080/15472450601122322

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Publicado

01-12-2016

Como Citar

Caleffi, F., Lucchesi, S. T., Anzanello, M. J., & Cybis, H. B. B. (2016). Influência das condições climáticas e de acidentes na caracterização do comportamento do tráfego em rodovias. TRANSPORTES, 24(4), 57–63. https://doi.org/10.14295/transportes.v24i4.1104

Edição

v. 24 n. 4 (2016)

Seção

Artigos

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