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Tipo: Tese de Doutorado
Título: Modelagem, previsão e controle de congestionamento de trânsito em redes veiculares
Autor(es): Anna Izabel Joao Tostes Ribeiro
Primeiro Orientador: Antonio Alfredo Ferreira Loureiro
Primeiro Coorientador: Fatima de Lima Procopio de Figueiredo
Primeiro membro da banca : Fatima de Lima Procopio de Figueiredo
Segundo membro da banca: Felipe Maia Galvão França
Terceiro membro da banca: Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo
Quarto membro da banca: Raquel Aparecida de Freitas Mini
Quinto membro da banca: Renato Martins Assuncao
Resumo: 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.
Assunto: Redes bayesianas
Computação ubíqua
Computação
Trânsito Congestionamento
Redes de sensores sem fio
Redes veículares
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição: UFMG
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-A3GMXT
Data do documento: 17-Set-2015
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