1. Repositório Institucional da UFMG
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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-A3GMXT
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dc.contributor.advisor1Antonio Alfredo Ferreira Loureiropt_BR
dc.contributor.advisor-co1Fatima de Lima Procopio de Figueiredopt_BR
dc.contributor.referee1Fatima de Lima Procopio de Figueiredopt_BR
dc.contributor.referee2Felipe Maia Galvão Françapt_BR
dc.contributor.referee3Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melopt_BR
dc.contributor.referee4Raquel Aparecida de Freitas Minipt_BR
dc.contributor.referee5Renato Martins Assuncaopt_BR
dc.creatorAnna Izabel Joao Tostes Ribeiropt_BR
dc.date.accessioned2019-08-12T17:58:22Z-
dc.date.available2019-08-12T17:58:22Z-
dc.date.issued2015-09-17pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/ESBF-A3GMXT-
dc.description.resumoCongestionamento 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.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectComputação Urbanapt_BR
dc.subjectCongestionamento de trânsitopt_BR
dc.subjectControle de Congestionamentopt_BR
dc.subjectPrevisão de Congestionamentopt_BR
dc.subjectRedes Veicularespt_BR
dc.subject.otherRedes bayesianaspt_BR
dc.subject.otherComputação ubíquapt_BR
dc.subject.otherComputaçãopt_BR
dc.subject.otherTrânsito Congestionamentopt_BR
dc.subject.otherRedes de sensores sem fiopt_BR
dc.subject.otherRedes veícularespt_BR
dc.titleModelagem, previsão e controle de congestionamento de trânsito em redes veicularespt_BR
dc.typeTese de Doutoradopt_BR
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