2 research outputs found

    Modelos de aprendizagem de máquina para a gestão estratégica de bicicletas compartilhadas / Machine learning models for shared bicycle strategic management

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    Os Sistemas de Bicicletas Compartilhadas são cada vez mais comuns nas cidades, evidenciando a relevância de abordagens que auxiliem na tomada de decisão e gestão estratégica das empresas responsáveis por esses sistemas. Neste trabalho, é apresentado uma versão estendida de um estudo de caso no sistema Capital BikeShare (Washington, D.C.) com o objetivo de realizar uma análise estatística para identificar a relação entre o clima e o serviço de aluguel de bicicletas, além de aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina para classificar a quantidade de aluguéis. Como adicional desta versão, apresenta-se uma abordagem de agrupamentos das estações de aluguéis, que resultou em uma acurácia de 94,7%, maior do que a obtida anteriormente. Os resultados apresentados evidenciam que o agrupamento das estações, além de aumentar a acurácia dos modelos preditivos, também facilitam a aplicação desses modelos preditivos na prática. Dessa forma, os modelos preditivos apresentados são mecanismos eficientes que permitem gerenciar esses sistemas, adotando estratégias de negócios baseadas na previsão do tempo e nas estações do ano. 

    Agregação de rotas cicláveis para geração de dados analíticos de mobilidade urbana

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    Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Gestão de Sistemas de InformaçãoNos dias de hoje a mobilidade ciclável é vista como um meio de transporte cada vez mais procurado em vários contextos como de lazer, desporto, trabalho, entre outros, isto porque serve como meio de deslocação alternativo aos automóveis que são usados de uma forma desmesurada e contribuem para o aumento dos níveis de poluição urbana, entre outros fatores que diminuem a qualidade da saúde das populações em geral. Em conformidade com este crescimento, e no sentido de melhorar a mobilidade ciclável, têm surgido serviços de partilha de rotas que têm como objetivo oferecer informações de rotas já circuladas por outros ciclistas. Essas informações podem ser facilmente acedidas por outras pessoas, porém existe uma vasta gama de informação dispersa e que seria bastante útil se conseguíssemos agregá-la de forma a criar outro tipo de informação complementar bastante mais completa. Neste sentido esta dissertação tem como objetivo estudar o processo de agregação de rotas, e que como um conjunto de dados proveniente de diferentes fontes, promove um objetivo comum, que é melhorar a mobilidade urbana ciclável. Para isso foram estudados diferentes serviços de partilha de rotas e feita a agregação das rotas resultantes desse estudo, onde a informação obtida deste processo foi igualmente estudada no sentido de verificar a sua viabilidade e como pode contribuir para uma melhor experiência ciclável através de informação mais rica e não tão individualizada por uma só rota, mas sim como um conjunto de rotas agregadas.Nowadays, cycling mobility is seen as an increasingly popular means of transport in various contexts such as leisure, sports, work, among others, because it serves as an alternative means of displacement to cars that are used in a disproportionate manner, this contributes to the increase of urban pollution levels, among other factors that decrease the health quality of the population in general. In line with this growth, and in order to improve cycling mobility, route sharing services have emerged to provide information about routes previously fallowed by other cyclists. This information can be easily accessed by others, but there is a wide range of scattered information that would be very useful if we could aggregate it in order to create another kind of far more complete complementary information. In this sense this dissertation aims to study the process of route aggregation, and with data set from different sources, promotes a common goal, which is to improve urban cycling mobility. For this, different route sharing services were studied, and the resulting routes were aggregated, where the information obtained from this process was also studied in order to verify its viability and how it can contribute to a better cycling experience through richer information. and not so individualized by route, but as a set of aggregated routes
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