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http://hdl.handle.net/1843/BUOS-B64JGF| Type: | Dissertação de Mestrado |
| Title: | Estimativa de geração de viagens de veículos de carga em áreas urbanas utilizando modelagem geográfica e modelo linear generalizado |
| Authors: | Victor Lima Migliorini |
| First Advisor: | Rodrigo Affonso de Albuquerque Nobrega |
| First Co-advisor: | Leise Kelli de Oliveira |
| First Referee: | Cira Souza Pitombo |
| Second Referee: | Renata Lúcia Magalhães de Oliveira |
| Abstract: | O tema logística urbana tem ganhado importância na gestão de transportes e na definição de políticas públicas nas médias e grandes cidades no Brasil e no mundo. Estimar com precisão o número de viagens de veículos de carga que atendem os estabelecimentos comerciais é uma das necessidades apontadas pelos planejadores de transporte. O processo usual para estimar o número de caminhões gerados emprega a técnica de regressão linear que, embora adequado em alguns casos, apresenta uma limitação quanto à heterogeneidade do contexto urbano, bem como o comportamento de não-linearidade das variáveis envolvidas no problema. Além disso, pesquisas recentes sobre modelos lineares generalizados, aplicadas em outras áreas de transporte, apresentaram resultados promissores, porém, ainda não foram avaliadas no contexto das viagens de veículos de carga. Neste sentido, este estudo apresenta modelos para estimar a geração de viagens de veículos de carga de supermercados em áreas urbanas, comparando os resultados obtidos por meio de modelos lineares, lineares generalizados e geograficamente ponderados. Por meio de dados de geração de viagens de veículos de carga para supermercados de Belo Horizonte e de dados socioeconômicos, foram desenvolvidos cenários utilizando os três métodos de modelagem. A comparação dos resultados mostrou que o modelo linear generalizado e o modelo geograficamente ponderado apresentam ganhos relativos quando comparados ao modelo linear tradicional. Estatisticamente, o modelo linear generalizado apresentou resultados ligeiramente melhores do que o modelo geograficamente ponderado. Porém, ao contrário do modelo linear generalizado que fornece um número único de geração, o modelo geograficamente ponderado produz uma superfície contínua com estimativa local de viagens de veículos de carga por pixel. Isso pode mudar o paradigma e inovar a forma como a geração de veículos de carga é modelada. Por fim, por meio da análise das variáveis independentes utilizadas nos modelos, constatou-se que quanto maior a renda e a densidade populacional, de empregos e de pessoas fazem compras, menor a taxa de geração de viagens de veículos de carga na região. |
| Abstract: | The urban freight transportation has gained importance in transport management and public policies in medium and large cities in Brazil and the world. Accurately estimating the number freight trips to supply retail stores is one of the needs highlighted by transport planners. The traditional process for estimating the number of truck-trips employs linear regression. Although suitable, they present limitation regarding the heterogeneity of the urban context as well as the nonlinearity of the variables involved in the problem. Recent investigations on generalized linear models applied other areas of transportation have delivered promising results, therefore not yet evaluated for urban freight. This dissertation introduces models to estimate freight-trip generation to supermarket in urban areas, comparing the results obtained through linear model, generalized linear model and geographically weighted model. Using data from freight-trip generation to markets and supermarkets in Belo Horizonte and socioeconomic data, scenarios were developed using the three models. Findings showed generalized linear models presenting relative gains when compared to the traditional linear models. The geographically weighted model also presented better results than the linear regression. Statistically, the generalized linear model presented slightly better results than the geographically weighted model. However, instead of a static number, the geographically weighted model outputs a continuous surface with local estimative of freight-trip per pixel. This can change the paradigm and innovate the way freight-trip generation is modeled. Finally, through the analysis of the independent variables used in the models, it was found that the higher the average income and the population density, density of jobs and density of customers, lower is freight-trip generation in the region. |
| Subject: | Logística empresarial Modelos lineares (Estatística) Transportes Transporte de mercadorias |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/BUOS-B64JGF |
| Issue Date: | 8-Feb-2018 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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