IDENTIFICAÇÃO E CLASSIFICAÇÃO DE ANOMALIAS FREQUENTES NO TRANSPORTE RODOVIÁRIO URBANO

Abstract

The increase of the urban population, associated to the increase in number of vehicles causes problems such as increased traffic jams and the emission of polluting gases. Cities’ sustainable development involving efficient transportation became an objective established at the United Nations Conference Rio + 20. Nevertheless, some cities in Brazil are listed among the cities with the worst traffic in the world - in particular Rio de Janeiro, the city with the worst traffic from Brazil. In this context, we observe the intensification of researches that aim to identify bottlenecks and their causes. These surveys often propose methodologies that use the trajectory data model and aim to explain systemic behaviors. This work proposes a methodology for identifying anomalies in the urban road transport system from space-time aggregations to permanent objects. For this, the applied methodology is composed by ETL, identification of anomalies, Frequent Patterns Mining and classification of the frequent patterns. By analyzing the most relevant frequent patterns, it is possible to understand the impact that public policies, events and holidays have on the urban transit system.

O aumento da população urbana, associado ao aumento de número de veículos provoca problemas como aumento de engarrafamentos e da emissão de gases poluentes. O desenvolvimento sustentável de cidades envolvendo transportes eficientes se tornou objetivo estabelecido na Conferência Nações Unidas Rio + 20. Ainda assim, algumas cidades do Brasil são listadas entre as cidades com piores trânsito do mundo - com destaque para o Rio de Janeiro, cidade com o pior trânsito do Brasil. Nesse contexto, observamos a intensificação de pesquisas que objetivam identificar engarrafamentos e suas causas. Essas pesquisas, frequentemente propõem metodologias que usam o modelo de dados de trajetória e visam explicar comportamentos sistêmicos. Esse trabalho, propõe uma metodologia de identificação de anomalias no sistema de transporte rodoviário urbano a partir de agregações espaço-temporais a objetos permanentes. Para isso, a metodologia aplicada é composta por ETL, identificação de anomalias, identificação de Padrões Frequentes e classificação dos padrões frequentes. Por meio da análise dos padrões frequentes mais relevantes, é possível compreender o impacto que políticas públicas, eventos e feriados tem .sobre o sistema de trânsito urbano.