Previsão da demanda por viagens domiciliares através de método sequencial baseado em população sintética e redes neurais artificiais

Autores

  • Marcela Navarro Pianucci Universidade de São Paulo - USP
  • Cira Souza Pitombo Universidade de São Paulo - USP
  • André Luiz Cunha Universidade de São Paulo - USP
  • Paulo César Lima Segantine Universidade de São Paulo - USP

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v27i4.1409

Palavras-chave:

Monte Carlo, Viagens sintéticas, Geração de viagens.

Resumo

A estimativa de viagens por domicílio é fundamental para a tomada de decisões relativas ao planejamento de transportes. Porém, para obter essa estimativa são necessários dados desagregados dos domicílios, que geralmente são obtidos pela Pesquisa Domiciliar de Origem e Destino. No entanto, a maioria das cidades enfrenta problemas para a aquisição desses dados, uma vez que este tipo de pesquisa é de alto custo de preparação e execução. Desta forma, surge a necessidade de ferramentas que forneçam dados confiáveis e com baixo custo. Assim, o objetivo deste artigo é apresentar um método sequencial, para estimativa de viagens domiciliares, a partir de população sintética e Redes Neurais Artificiais (RNAs).  A população sintética foi baseada em dados agregados do censo e simulação Monte Carlo. Os resultados obtidos com as RNAs foram comparados aos resultados de um modelo linear tradicional, mostrando-se melhores e corroborando o potencial do uso de RNAs para modelagem da demanda por transportes. As viagens sintéticas por domicílio foram validadas a partir dos dados desagregados da Pesquisa Origem-Destino (2007) e testes de hipótese para comparação de valores típicos e distribuições populacionais.  Em 71% dos setores censitários, as viagens sintéticas foram consideradas similares aos dados reais, confirmando a eficiência do método proposto. Assim, a principal lacuna desta pesquisa, é a apresentação do método sequencial, capaz de tanto minimizar problemas de aquisição de dados quanto atenuar as restrições e suposições matemáticas, inerentes aos modelos tradicionais de demanda por transportes.

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Biografia do Autor

Cira Souza Pitombo, Universidade de São Paulo - USP

Departamento de Transportes, Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo

Av. Dr. Carlos Botelho, 1465 – São Carlos, SP, Brasil 

André Luiz Cunha, Universidade de São Paulo - USP

Departamento de Transportes, Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo

Av. Dr. Carlos Botelho, 1465 – São Carlos, SP, Brasil 

Paulo César Lima Segantine, Universidade de São Paulo - USP

Departamento de Transportes, Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo

Av. Dr. Carlos Botelho, 1465 – São Carlos, SP, Brasil 

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Publicado

28-12-2019

Como Citar

Pianucci, M. N., Pitombo, C. S., Cunha, A. L., & Lima Segantine, P. C. (2019). Previsão da demanda por viagens domiciliares através de método sequencial baseado em população sintética e redes neurais artificiais. TRANSPORTES, 27(4), 1–23. https://doi.org/10.14295/transportes.v27i4.1409

Edição

Seção

Artigos