Modelagem, previsão e controle de congestionamento de trânsito em redes veiculares

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Anna Izabel Joao Tostes Ribeiro
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Computação Urbana; Congestionamento de trânsito; Controle de Congestionamento; Previsão de Congestionamento; Redes Veiculares; Redes bayesianas; Computação ubíqua; Computação; Trânsito Congestionamento; Redes de sensores sem fio; Redes veículares
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-A3GMXT

Congestionamento de trânsito é um problema que causa perdas econômicas e de tempo, maior consumo de combustível e maiores emissões de CO2. Esta tese modela, prevê e procura controlar o congestionamento usando redes veiculares. Os objetivos são: (1) coletar diferentes fontes de dados sobre as condições de trânsito; (2) caracterizar condições de trânsito reais e correlacionar com essas fontes de dados; (3) prever as condições de trânsito e seus efeitos; e (4) propor serviços de sugestão de rotas para fazer um balanceamento de carga do fluxo de veículos na cidade. Os resultados mostraram que os modelos de previsão melhoram a acurácia em até 80% para prever o congestionamento com base em dados históricos e de tempo real, atingindo mais de 90% de acurácia quando utilizam-se dados de redes de sensores participativos. Essas soluções reduzem o tempo de viagem em até 56%, e consumo de combustível e emissão de CO2 em 18%, em média.