Análise de Demanda por Transportes de Passageiros via Modelos de Regressão Georeferenciados: um caso de Vitória-ES

Autor: RIBEIRO, V. C.
Rok vydání: 2016
Zdroj: Repositório Institucional da UFESUniversidade Federal do Espírito SantoUFES.
Druh dokumentu: masterThesis
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A presente dissertação Análise de Demanda por Transportes de Passageiros via Modelos de Regressão Georeferenciados: um caso de Vitória-ES apresenta, além de uma metodologia para a construção de modelos de regressão espacial e modelos geograficamente ponderados, uma avaliação dos mesmos quando comparados aos modelos de regressão tradicionais e modelos de regressão com variáveis dummy, no sentido de prever a demanda de viagem para o município de Vitória, capital do Espírito Santo, com o intuito de obter informações que possam subsidiar o planejamento de transportes de maneira mais eficaz. Para isto utilizou-se dados da pesquisa domiciliar de origem e destino (OD) realizada no ano de 1998 na região metropolitana da grande Vitória no estado do Espírito Santo, para calibrar 4 modelos de regressão de modelagem de demanda de viagem: Modelo de Regressão Tradicional, Modelo de Regressão Dummy, Modelo de Regressão Espacial, Modelo de Regressão Geograficamente Ponderada. Após a calibração os modelos foram testados a partir da aplicação nos dados da pesquisa domiciliar de origem e destino realizada em 2007 na mesma cidade, para comparar e validar a estimativa. Os resultados mostraram que os ajustes obtidos quando se compara o modelo geograficamente ponderado pelas distâncias, entende-se que este apresenta um grau de ajuste melhor aos dados. Conclui-se que a hipótese principal, ou parte dela, considerada neste trabalho foi confirmada, de que as zonas de tráfego mais próximas tendem a apresentar algum grau de correlação no que tange o processo gerador de viagens, pois a calibração de modelos de demanda de viagem pelo modelo ponderado apresentou valores das estatísticas de ajustes menores que os outros modelos. Palavras-Chave: Regressão Espacial, Regressão Ponderada Geograficamente, Estatística Espacial, Demanda por transportes.
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