Uso de aprendizado supervisionado para análise de confiabilidade de dados de crowdsourcing sobre posicionamento de ônibus

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Neves, Diego Vieira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Aprendizado de máquina; Cidades inteligentes; Crowdsourcing; Intelligent transport systems; Machine learning; Sistemas inteligentes de transporte; Smart cities
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-10122018-231922/

Pesquisadores de diversas áreas estão estudando o desenvolvimento do que chamamos de Cidades Inteligentes: a integração de Sistemas de Informação e Comunicação com tecnologias de Internet das Coisas para utilizar os recursos de uma cidade de forma mais inteligente. Um dos principais objetivos das cidades inteligentes é solucionar os problemas relacionados à mobilidade urbana, que afeta significativamente a qualidade de vida da população. Um problema observável nas grandes metrópoles é a qualidade dos seus serviços de transporte público, especialmente quando nos referimos ao modal ônibus. A falta de informações confiáveis, associada à baixa qualidade dos serviços de transporte coletivo disponibilizados, leva o usuário a não optar pela utilização desse recurso, o que agrava problemas urbanos sociais e ambientais. Para reverter esse cenário, as iniciativas em cidades inteligentes propõem o uso de Sistemas de Transportes Inteligentes que podem utilizar diversos sensores e equipamentos para coletar diferente tipos de dados referente aos serviços de transporte público. A captura e processamento desses dados permite, em tese, permite que o cidadão possa utilizar o transporte público com confiabilidade e previsibilidade. Contudo, esses dados podem ser insuficientes ou de baixa qualidade para uso em tempo real. Neste trabalho de mestrado investigamos o uso de dados obtidos via colaboração coletiva (crowdsourcing) como complemento dessas informações. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para criação de métodos de análise de confiabilidade dos dados coletados para o sistema de transporte público (por ônibus) do município de São Paulo. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe e compara o uso de diferentes técnicas de aprendizado de máquina para criar um modelo de análise de confiabilidade para os dados coletados, especializado no sistema de transporte coletivo (por ônibus) da cidade de São Paulo. Os resultados demostram, que os algoritmos de Árvore de Decisão e Gaussian Naive Bayes foram mais eficazes e eficientes na realização da atividade de classificação dos dados obtidos com crowdsourcing. O algoritmo de Árvore de Decisão, apresentou os melhores indicadores de desempenho em termos de acurácia (94,34\\%) e F-score (99\\%), e o segundo melhor tempo de execução (0,023074 segundo). Já o algoritmo de Gaussian Naive Bayes foi o mais eficiente, com tempo médio de execução de 0,003182 segundos e foi o quarto melhor resultado em termos de acurácia (98,18\\%) e F-score (97\\%)