Modelagem, previsão e controle de congestionamento de trânsito em redes veiculares
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Fatima de Lima Procopio de Figueiredo
Felipe Maia Galvão França
Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo
Raquel Aparecida de Freitas Mini
Renato Martins Assuncao
Felipe Maia Galvão França
Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo
Raquel Aparecida de Freitas Mini
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.
Abstract
Assunto
Redes bayesianas, Computação ubíqua, Computação, Trânsito Congestionamento, Redes de sensores sem fio, Redes veículares
Palavras-chave
Computação Urbana, Congestionamento de trânsito, Controle de Congestionamento, Previsão de Congestionamento, Redes Veiculares