• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.100.2019.tde-10122018-231922
Documento
Autor
Nome completo
Diego Vieira Neves
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2018
Orientador
Banca examinadora
Cordeiro, Daniel de Angelis (Presidente)
Benedito-Silva, Ana Amélia
Costa, Fabio Moreira
Ishii, Renato Porfirio
Título em português
Uso de aprendizado supervisionado para análise de confiabilidade de dados de crowdsourcing sobre posicionamento de ônibus
Palavras-chave em português
Aprendizado de máquina
Cidades inteligentes
Crowdsourcing
Sistemas inteligentes de transporte
Resumo em português
Pesquisadores de diversas áreas estão estudando o desenvolvimento do que chamamos de Cidades Inteligentes: a integração de Sistemas de Informação e Comunicação com tecnologias de Internet das Coisas para utilizar os recursos de uma cidade de forma mais inteligente. Um dos principais objetivos das cidades inteligentes é solucionar os problemas relacionados à mobilidade urbana, que afeta significativamente a qualidade de vida da população. Um problema observável nas grandes metrópoles é a qualidade dos seus serviços de transporte público, especialmente quando nos referimos ao modal ônibus. A falta de informações confiáveis, associada à baixa qualidade dos serviços de transporte coletivo disponibilizados, leva o usuário a não optar pela utilização desse recurso, o que agrava problemas urbanos sociais e ambientais. Para reverter esse cenário, as iniciativas em cidades inteligentes propõem o uso de Sistemas de Transportes Inteligentes que podem utilizar diversos sensores e equipamentos para coletar diferente tipos de dados referente aos serviços de transporte público. A captura e processamento desses dados permite, em tese, permite que o cidadão possa utilizar o transporte público com confiabilidade e previsibilidade. Contudo, esses dados podem ser insuficientes ou de baixa qualidade para uso em tempo real. Neste trabalho de mestrado investigamos o uso de dados obtidos via colaboração coletiva (crowdsourcing) como complemento dessas informações. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para criação de métodos de análise de confiabilidade dos dados coletados para o sistema de transporte público (por ônibus) do município de São Paulo. Para mitigar as incertezas introduzidas pelo uso de crowdsourcing, este trabalho propõe e compara o uso de diferentes técnicas de aprendizado de máquina para criar um modelo de análise de confiabilidade para os dados coletados, especializado no sistema de transporte coletivo (por ônibus) da cidade de São Paulo. Os resultados demostram, que os algoritmos de Árvore de Decisão e Gaussian Naive Bayes foram mais eficazes e eficientes na realização da atividade de classificação dos dados obtidos com crowdsourcing. O algoritmo de Árvore de Decisão, apresentou os melhores indicadores de desempenho em termos de acurácia (94,34\%) e F-score (99\%), e o segundo melhor tempo de execução (0,023074 segundo). Já o algoritmo de Gaussian Naive Bayes foi o mais eficiente, com tempo médio de execução de 0,003182 segundos e foi o quarto melhor resultado em termos de acurácia (98,18\%) e F-score (97\%)
Título em inglês
Use of supervised learning to analyze reliability of crowdsourcing bus location data
Palavras-chave em inglês
Crowdsourcing
Intelligent transport systems
Machine learning
Smart cities
Resumo em inglês
Researchers from different areas are studying the development of what we call Smart Cities: integrating Information and Communication Systems with Internet of Things to use city resources more intelligently. A major objective of smart cities is to solve problems related to urban mobility that significantly affects the quality of life of the population. An observable problem in big cities is the quality of their public transport services, specifically when we refer to the bus modal. The lack of reliable information, associated with the poor quality of public transport services, encouraging the user to look for alternatives, which aggravates urban social and environmental problems. To reverse this scenario, smart cities initiatives propose the use Intelligent Transport Systems, that can use various sensors and equipment to collect several types of data on public transport services. The capture and processing of these data allows, in theory, citizens to use the public transport with reliability and predictability. However, this data can be insufficient or of poor quality for usage in real-time. This master's work investigates the use of crowdsourcing data as a complement to this information. To mitigate the uncertainties introduced by the use of crowdsourcing, this research proposes and compares the use of different machine learning techniques to create a reliability analysis model for the data collected that is specialized for use on public transport system (bus) in the city of São Paulo. The results show that the Decision Tree and Gaussian Naive Bayes algorithms are more effective and efficient in performing the classification activity of the data obtained with crowdsourcing. The Decision Tree algorithm presented the best performance indicators in terms of accuracy (94.34\%) and F-score (99\%), and the second best execution time (0.023074 seconds). The Gaussian Naive Bayes algorithm was the most efficient, with an average execution time of 0.003182 seconds and was the forth best result in terms of accuracy (98.18\%) and F-score (97\%)
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
Data de Publicação
2019-01-29
 
AVISO: Saiba o que são os trabalhos decorrentes clicando aqui.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2019. Todos os direitos reservados.