ANÁLISE DOS PADRÕES ESPAÇO-TEMPORAIS DE VALIDAÇÃO EM SISTEMAS DE TRANSPORTE PÚBLICO UMA ABORDAGEM BASEADA EM MINERAÇÃO DE DADOS

Autores

• Kaio Gefferson De Almeida MesquitaUFC
• Daniel Martins CarneiroUFC
• Kleberson Leandro RochaPUC-MG
• Gabriel Amorim Rabelo NobreUFC

Resumo

A compreensão dos padrões espaço-temporais presentes no comportamento dos usuários de um sistema de transporte público é fundamental a um planejamento mais assertivo acerca das necessidades da população. Nesse sentido, o presente artigo tem como objetivo diagnosticar os padrões de deslocamentos temporal e espacial dos usuários da rede transporte público de Fortaleza, o mesmo configurado como aberto, tap-on e tronco-alimentado, apoiando-se em dados gerados previamente à pandemia. Para tal, foram utilizados dados de validações de novembro de 2018. Como método de diagnóstico dos padrões, foram utilizados principalmente modelos de Machine Learning e Statistical Learning, numa abordagem baseada em Data Mining. Como resultados, foi possível observar que as primeiras validações diárias dos usuários possuem um maior percentual de padrão tanto espacial quanto espaço-temporal quando comparadas às últimas validações diárias. Além de que dificilmente os usuários apresentam padrão espacial e temporal simultaneamente, sendo necessário uma atenção individual para ambos padrões.

Palavras-chave

transporte público; padrão espaço-temporal; mineração de dados; sistema da informação; aprendizado de máquina.

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