[en] A SPATIO-TEMPORAL MODEL FOR AVERAGE SPEED PREDICTION ON ROADS

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: PEDRO HENRIQUE FONSECA DA SILVA DINIZ
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] MODELAGEM ESPACO-TEMPORAL; [pt] APRENDIZADO ESTATISTICO; [en] SPATIOTEMPORAL MODELING; [en] STATISTICAL LEARNING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26541&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26541&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26541

[pt] Muitos fatores podem in uenciar a velocidade de um veículo numa rodovia ou estrada, mas dois deles são observados diariamente pelos motoristas: sua localização e o momento do dia. Obter modelos que retornem a velocidade média como uma função do espaço e do tempo é ainda uma tarefa desafiadora. São muitas as aplicações para esses tipos de modelos, como por exemplo: tempo estimado de chegada, caminho mais curto e previsão de tráfico, deteccção de acidente, entre outros. Este estudo propõe um modelo de previsão baseado em uma média espaço-temporal da velocidade média/instantânea coletada de dados históricos de GPS. A grande vantagem do modelo proposto é a sua simplicidade. Além disso, os resultados experimentais obtidos de caminhões de entrega de combustíveis, por todo o ano de 2013 no Brasil, indicaram que a maioria das observações podem ser preditas usando esse modelo dentro de uma tolerância de erro aceitável.