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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30327| Título: | Modelo baseado em aprendizado de máquina para recomendação de veículos de frotas de transporte coletivo |
| Título(s) alternativo(s): | Machine learning-based model for recommending public transport fleet vehicles |
| Autor(es): | Thums, Luiz Gustavo Weber |
| Orientador(es): | Spanhol, Fabio Alexandre |
| Palavras-chave: | Transporte urbano Aprendizado do computador Análise de séries temporais Urban transportation Machine learning Time-series analysis |
| Data do documento: | 1-Dez-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Toledo |
| Citação: | THUMS, Luiz Gustavo Weber. Modelo baseado em aprendizado de máquina para recomendação de veículos de frotas de transporte coletivo. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2021. |
| Resumo: | Atualmente o sistema de transporte coletivo é um dos principais meios de mobilidade urbana dentro das cidades. Entretanto, tal sistema em grandes centro urbanos apresenta diversos desafios, sobretudo a crescente superlotação dos veículos, impactando negativamente na comodidade e até na segurança dos usuários do sistema. O objetivo principal deste trabalho é propor um modelo de aprendizado de máquina baseado em dados históricos que ajude a otimizar o uso da frota de veículos de transporte coletivo urbano. Para validar o modelo foram conduzidos experimentos utilizando algoritmos baseados em séries temporais visando recomendar dinamicamente o melhor tipo de veículo a ser utilizado considerando efeitos sazonais e recorrentes. Verificou-se que o modelo conseguiu recomendar veículos melhor dimensionados a partir das demandas de volume do uso do veiculo. |
| Abstract: | The public transport system is one of the main problems of urban mobility within cities today.One of the biggest difficulties that is experienced in day-to-day life, both in large centers and inalmost every city that has a public transportation system, is the overcrowding in the vehicles ofthis system. The objective of this work is to present a proposal for a Machine Learning model,which can be used to improve the dimensioning, so that vehicles compatible with demand areused. During this study, experiments will be carried out using Machine Learning algorithms,applied to time series, to recommend the best type of vehicle to be used during the operation. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30327 |
| Aparece nas coleções: | TD - Tecnologia em Sistemas para Internet |
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