Indicador de tráfego: descoberta de padrões na cidade de Lisboa - Vaz, João Pedro Tavares (2022)
O parque automóvel circulante em Portugal tem tido um crescimento constante, quer em número de veículos, quer na idade média dos veículos. Os congestionamentos de trânsito, com particular incidência nos centros urbanos, como a cidade de Lisboa, têm impactos negativos a diferentes escalas, quer no dia-a-dia, quer a longo prazo nos cidadãos. Provocando problemas de saúde, problemas económicos e sociais, assim como ambientais. É possível obter dados de tráfego, com baixa latência, com recurso a diferentes formas de sensorização. A partir destes e recorrendo a algoritmos de aprendizagem automática é possível estudar, compreender e prever fluxos de tráfego em zonas de interesse nos centros urbanos. Este trabalho propõem o uso de modelos preditivos para encontrar os indicadores de tráfego, e numa interface gráfica visualizá-los em contexto espácio-temporal, para diferentes momentos e pontos de interesse na cidade de Lisboa. Os resultados obtidos mostraram que através da utilização do algoritmo XGBoost, usando técnicas adequadas na geração e tratamento de características, é possível prever o tempo de atraso causado por um congestionamento com um erro a variar, aproximadamente, os 3 e os 5 minutos. Foi possível observar que a fusão de dados de tráfego e de meteorologia teve um impacto positivo na qualidade do modelo. Estes modelos podem ser integrados com a Plataforma de Gestão Integrada de Lisboa (PGIL) assim como dar origem a um dashboard interativo onde se observam os indicadores de tráfego, reais e previstos, num mapa da cidade, contribuindo assim para as tomadas de decisão relativas à mobilidade. São, assim, uma ferramenta que permite antecipar futuros congestionamentos, melhorar o planeamento e gestão urbana para que seja possível reduzir os congestionamentos e mitigar os seus consequentes impactos.