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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-A3GMXT| Type: | Tese de Doutorado |
| Title: | Modelagem, previsão e controle de congestionamento de trânsito em redes veiculares |
| Authors: | Anna Izabel Joao Tostes Ribeiro |
| First Advisor: | Antonio Alfredo Ferreira Loureiro |
| First Co-advisor: | Fatima de Lima Procopio de Figueiredo |
| First Referee: | Fatima de Lima Procopio de Figueiredo |
| Second Referee: | Felipe Maia Galvão França |
| Third Referee: | Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Raquel Aparecida de Freitas Mini |
| metadata.dc.contributor.referee5: | Renato Martins Assuncao |
| Abstract: | Congestionamento de trânsito é um problema que causa perdas econômicas e de tempo, maior consumo de combustível e maiores emissões de CO2. Esta tese modela, prevê e procura controlar o congestionamento usando redes veiculares. Os objetivos são: (1) coletar diferentes fontes de dados sobre as condições de trânsito; (2) caracterizar condições de trânsito reais e correlacionar com essas fontes de dados; (3) prever as condições de trânsito e seus efeitos; e (4) propor serviços de sugestão de rotas para fazer um balanceamento de carga do fluxo de veículos na cidade. Os resultados mostraram que os modelos de previsão melhoram a acurácia em até 80% para prever o congestionamento com base em dados históricos e de tempo real, atingindo mais de 90% de acurácia quando utilizam-se dados de redes de sensores participativos. Essas soluções reduzem o tempo de viagem em até 56%, e consumo de combustível e emissão de CO2 em 18%, em média. |
| Subject: | Redes bayesianas Computação ubíqua Computação Trânsito Congestionamento Redes de sensores sem fio Redes veículares |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ESBF-A3GMXT |
| Issue Date: | 17-Sep-2015 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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