Uma aplicação de redes neurais artificiais para previsão da demanda de passageiros no transporte público da cidade de Joinville

Abstract

Conhecer a demanda de passageiros é um aspecto fundamental do planejamento operacional de um sistema de transporte coletivo. Com o advento de Sistemas Inteligentes de Transporte e a aquisição de quantidades massivas de dados, técnicas de análise tradicionais não se mostram suficientes. Uma alternativa, nesse cenário, é o uso de técnicas provenientes do Aprendizado de Máquina e da Mineração de Dados. Inseridas neste contexto, encontram-se as Redes Neurais Artificias (RNAs), que têm sido aplicadas com sucesso à uma vasta gama de problemas. O presente trabalho investiga a aplicação de RNAs para a previsão de demanda de passageiros por dia em uma linha específica do transporte público por ônibus da cidade de Joinville - SC. Dentre os modelos avaliados, os melhores resultados obtidos indicam um erro médio percentual absoluto (EMPA) próximo à 11%.

Knowing passenger demand is a crucial aspect of public transportation systems operational planning. With the advent of Intelligent Transportation Systems and the acquisition of massive amounts of data, traditional analysis techniques are not sufficient. An alternative in this scenario is the use of techniques from Machine Learning and Data Mining. Inserted in this context are Artificial Neural Networks (ANNs), which have been successfully applied to a wide range of problems. The present work investigates the application of ANNs for daily passenger demand forecasting in a specific public transportation bus route in the city of Joinville - SC. Among the models evaluated, the best results obtained indicates mean absolute percentage error (MAPE) close to 11%.