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Exploratory techniques for locating potential users of urban public transportation

Abstract

O objetivo deste estudo é identificar e encontrar potenciais usuários de transporte público através do emprego de mapas\ud construídos em um sistema de informações geográficas. O método considera a divisão do município estudado em zonas, em\ud função do código postal. Estas zonas são caracterizadas pelos atributos socioeconômicos da população e do sistema de\ud transporte. Diante da hipótese de melhoria na qualidade do transporte público, dois segmentos de usuários de automóvel foram\ud considerados: usuários que trocariam para ônibus e usuários que continuariam preferindo o carro. Duas técnicas (Modelo Logit\ud e Redes Neurais Artificiais) foram utilizadas com o intuito de reproduzir esse comportamento de escolha dos usuários. Assim, é\ud possível caracterizar espacialmente o impacto de alterações no sistema de transportes ou no perfil da população sobre o\ud potencial de utilização do transporte público. Um cenário de aumento na densidade populacional permitiu identificar, por\ud exemplo, regiões da cidade de São Carlos com potenciais usuáriosThe objective of this study is to identify and locate potential users of public transport through maps built using a geographic\ud information system. The method assumes a division of the city into areas according to the postcodes of the streets. These areas\ud are characterized by socioeconomic attributes of the population and of the transport system. Two segments of automobile users\ud were considered, under the assumption that the quality of public transport would be improved: users who would switch to buses\ud and users who still prefer the car. Two techniques (Logit Model and Artificial Neural Networks) were used to reproduce the\ud users’ choice behavior. That makes it possible to spatially distinguish the impact of changes in the transport system or in the\ud profile of the population on the potential use of public transport. A scenario of increase in the population density, for example,\ud allowed the identification of areas in the city of São Carlos with potential user

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