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http://hdl.handle.net/1843/ESBF-A3GMXT
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 |
Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado |
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