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Dissertação de Mestrado
Documento
Autor
Nome completo
Elaine Rodrigues Ribeiro
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2017
Orientador
Banca examinadora
Cunha, André Luiz Barbosa Nunes da (Presidente)
Castro Neto, Manoel Mendonça de
Isler, Cassiano Augusto
Título em português
Análise exploratória de método utilizando Wavelet para detecção de padrões e anomalias em dados históricos do tráfego veicular
Palavras-chave em português
Wavelet
Comportamento do tráfego veicular
Detecção de anomalias
Resumo em português
Este trabalho visa realizar uma análise exploratória de método utilizando Wavelet para analisar as variações na corrente de tráfego verificando simultaneamente os padrões no comportamento do tráfego e momentos atípicos, em diferentes escalas de tempo, através da Transformada Wavelet e métodos complementares em dados históricos do tráfego veicular. Os dados empíricos utilizados foram coletados separadamente para cada faixa de tráfego, em intervalos de curta duração (5 ou 6 minutos), em rodovias do estado de São Paulo. A partir desses dados, foram gerados os componentes de aproximação e detalhe da Transformada Wavelet Discreta de Haar. Os componentes gerados foram analisados e caracterizados antes de aplicar os métodos complementares. Para o reconhecimento de padrões no comportamento do tráfego foram utilizados os componentes de aproximação e a análise de agrupamento. Os resultados indicaram: (1) que existe grande tendência de classificar dias úteis típicos com terças, quartas e quintas-feiras, (2) a influência dos feriados na quantidade de agrupamentos, (3) a existência de diferentes efeitos para cada feriado e (4) influência do feriado de forma distinta a cada sentido da rodovia. Para detecção de momentos atípicos foram utilizados os coeficientes de detalhe e determinado um threshold em função do desvio padrão do coeficiente para determinar o que foi considerado como anomalia. Os resultados indicaram: (1) os primeiros níveis de decomposição apresentaram maior número de anomalias, (2) análises em sinais de período mensal concentraram mais anomalias do que a análise em um sinal de período anual, (3) a concentração de anomalias por tipo de dia está diretamente relacionada com o fluxo direcional e (4) identificou falhas no sensor.
Título em inglês
Exploratory method analysis using Wavelet to detect patterns and anomalies in traffic history data
Palavras-chave em inglês
Anomalies detection
Vehicle traffic behavior
Wavelet
Resumo em inglês
This work aims to achieve an exploratory method analysis using Wavelet to analyze of traffic flow variations, evaluating both traffic behavior patterns and atypical moments, in different time scales, using Wavelet Transform and complementary traffic history data. Empirical data was collected separately for each traffic lane, in short intervals (5 or 6 minutes), in São Paulo state highways. The Haars Discrete Wavelet Transform approximation and detail components were generated from this collected data. These components were analyzed and characterized before using complementary methods. For pattern recognition in traffic behavior, approximation components were used, with cluster analysis. Results indicate that: (1) there is a great tendency in classifying work days in Tuesdays, Wednesdays and Thursdays, (2) holydays have influence in number of clusters, (3) each holyday have different effects and (4) holydays have different influences in each traffic direction. For the detection of atypical moments, detail coefficients were used with a determined threshold based on the standard deviation of said coefficient to define what was considered as an anomaly. Results indicate that: (1) the first levels of decomposition show a bigger number of anomalies, (2) monthly period signal analysis concentrate more anomalies than annual signals, (3) the anomaly concentration by each kind of day is directly related to traffic direction and (4) sensor flaws are identified.
 
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2017_ERR.pdf (6.39 Mbytes)
Data de Publicação
2017-11-08
 
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