Modelo baseado em aprendizado de máquina para recomendação de veículos de frotas de transporte coletivo

Thums, Luiz Gustavo Weber

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Thums, Luiz Gustavo Weber	-
dc.date.accessioned	2022-12-20T12:21:51Z	-
dc.date.available	2022-12-20T12:21:51Z	-
dc.date.issued	2021-12-01	-
dc.identifier.citation	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.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30327	-
dc.description.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.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/	pt_BR
dc.subject	Transporte urbano	pt_BR
dc.subject	Aprendizado do computador	pt_BR
dc.subject	Análise de séries temporais	pt_BR
dc.subject	Urban transportation	pt_BR
dc.subject	Machine learning	pt_BR
dc.subject	Time-series analysis	pt_BR
dc.title	Modelo baseado em aprendizado de máquina para recomendação de veículos de frotas de transporte coletivo	pt_BR
dc.title.alternative	Machine learning-based model for recommending public transport fleet vehicles	pt_BR
dc.type	bachelorThesis	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.degree.local	Toledo	pt_BR
dc.publisher.local	Toledo	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Spanhol, Fabio Alexandre	-
dc.contributor.referee1	Spanhol, Fabio Alexandre	-
dc.contributor.referee2	Martins, Jefferson Gustavo	-
dc.contributor.referee3	Andrade, Sidgley Camargo de	-
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.program	Tecnologia em Sistemas para Internet	pt_BR
dc.publisher.initials	UTFPR	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO	pt_BR
Aparece nas coleções:	TD - Tecnologia em Sistemas para Internet

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