Abordagens multivariadas aplicadas em dados de sistemas de transportes

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Rocha, Miriam Karla
• Orientador(a): Anzanello, Michel José
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Análise multivariada; Seleção de variáveis; Análise de clusters; Acidentes de trânsito; Ônibus
• Palavras-chave em Inglês: Multivariate tools; Variable selection; Clustering; Classification; Priority bus corridors; Traffic conflicts; Road accidents
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/212853

Esta tese tem por objetivo a proposição de métodos apoiados em ferramentas multivariadas voltados à seleção de variáveis para clusterização e classificação de dados dentro de sistemas de transporte (corredores prioritários de ônibus, conflitos de trânsito e acidentes de trânsito). Para tanto, ela é sustentada por três artigos. O artigo 1 propôs uma nova estrutura para identificar as variáveis mais informativas para agrupar corredores prioritários de ônibus de acordo com suas similaridades (aspectos de sistemas, físicos e operacionais). No artigo 2, conflitos de tráfego foram agrupados usando o self-organizing maps (SOM) com base em perfis e características semelhantes que contribuem para a ocorrência de conflitos de tráfego; fim a melhorar a qualidade dos grupos formados, foi desenvolvido um novo índice de importância de variável baseado nos resultados do nonlinear principal component analysis (NLPCA). No artigo 3, foram analisados acidentes de trânsito nas áreas rurais e urbanas do Brasil (BR) e da Grã-Bretanha (GB) ocorridos em 2018, com o objetivo de identificar as variáveis mais relevantes para a classificação de acidentes de trânsito em fatais e não fatais. Desta forma, esta tese forneceu contribuições teóricas e práticas. Foram propostas abordagens inéditas, na área de análise multivariada de dados, como um (i) novo índice para mensurar a qualidade da clusterização, e (iii) um novo índice de importância de variáveis baseado nos resultados do NLPCA. Ainda, dentro da área de segurança viária, foi proposto um (iii) método de seleção de variáveis para classificar acidentes fatais e não-fatais (análise similar não foi encontrada na literatura). Em termos práticos, pesquisadores e profissionais podem se beneficiar das proposições desta tese para (i) projetar estratégias de atendimento de corredores prioritários de ônibus, em diferentes cidades ao redor no mundo, com base nas suas características mais relevantes, (ii) gerenciar as condições dos conflitos de trânsito mais suscetíveis a ocorrência de acidentes, e (iii) desenvolver políticas de redução de acidentes com base nas variáveis mais relevantes para discriminar acidentes de trânsito fatais e não-fatais.