Nas últimas décadas, a abordagem da demanda por viagens baseadas em atividades ganhou destaque em decorrência da sua melhor caracterização da demanda por viagens, como por exemplo, as decisões simultâneas de aspectos da demanda e a interdependência entre todas as viagens individuais, realizadas ao longo do dia – viagens encadeadas. A modelagem da cadeia de viagens baseia-se em dados relativos a diários de atividades, dados coletados através de coleta passiva (smartphones, por exemplo), ou dados obtidos por pesquisas de Preferência Revelada (PR) e Declarada (PD). Em transportes, uma das principais fontes de dados é a Pesquisa O/D, que é uma pesquisa de PR e descreve as escolhas e comportamentos reais dos indivíduos. No entanto, a Pesquisa O/D somente relaciona os dados das escolhas efetivas realizadas pelo entrevistado. Ela não caracteriza as alternativas não escolhidas sendo, por isso, um fator limitante na sua aplicação em modelagens relativas às escolhas dos deslocamentos. Neste contexto, este trabalho investiga o comportamento relativo a viagens encadeadas através de participação em atividades e de características socioeconômicas, para duas amostras, uma de trabalhadores e outra de estudantes, propondo a inclusão de características modais agregadas, obtidas através do algoritmo CART (Classification And Regression Tree) e Pesquisa OD, realizada na Região Metropolitana de São Paulo em 2007. Para realização do objetivo principal, o presente trabalho apresenta alguns objetivos específicos: (1) Classificar os indivíduos em grupos que apresentem similares padrões de viagem, utilizando-se as sequências de motivos e modos de viagem (Variável dependente); (2) Realizar uma caracterização das alternativas modais a partir de dados de PR; (3) Propor um critério para formulação do Modelo Logit Multinomial e redução de parâmetros a serem estimados; (4) Incorporar as variáveis agregadas, obtidas em (2), e mensurar o aprimoramento nas estimativas através de Modelo Logit Multinomial. A característica agregada das alternativas foi os tempos médios de viagens para cinco alternativas modais. Este estudo está associado às seguintes lacunas de pesquisa: (1) a ausência de dados relativos às alternativas em Pesquisa de PR; (2) a falta de um critério para composição das funções utilidade para o caso de grande conjunto de alternativas e muitos parâmetros a serem estimados e (3) modelagem com base na abordagem de demanda por viagens, baseadas em atividades. Levando-se em conta os resultados obtidos, verificou-se a viabilidade do procedimento metodológico proposto considerando as restrições da ferramenta utilizada. Adicionalmente, a modelagem paramétrica apresentou melhoria no modelo a partir da inclusão da variável que caracteriza a alternativa, além de corroborar relações embasadas pela literatura.

In recent decades, the activity-based approach has gained prominence due to its better characterisation of travel behaviour, such as simultaneous decisions of demand and interdependence aspects among all individual trips, carried out over a day – trip chaining. Trip chaining modelling is based on data related to activity diaries, passive data collection (smartphones, for example), or data obtained by Revealed (RP) and Stated (SP) Preference surveys. In transport, one of the main sources of data is the O/D Survey, which is an RP survey and describes real choices and individual behaviours. However, the O/D Survey only lists the data of the effective choices made by the interviewee. It does not characterise the alternatives not chosen and is, therefore, a limiting factor when applying modelling related to the displacement choices. In this context, this study investigates the trip chaining behaviour considering activity participation and socioeconomic characteristics for two samples; one of workers and another of students, proposing the inclusion of aggregate modal characteristics, obtained from the CART (Classification And Regression Tree) algorithm and OD Survey, carried out in São Paulo in 2007. In order to meet the main objective, this study presents some specific objectives: (1) Classifying individuals into clusters that present similar travel patterns, using trip purpose and travel modes sequences (dependent variable); (2) Carrying out a characterisation of modal alternatives based on RP data; (3) Proposing a criterion for formulating the Multinomial Logit Model and a reduction of parameters to be estimated; (4) Incorporating the aggregated variables, obtained in (2), and measuring the improvement in estimates using the Multinomial Logit Model. The aggregated characteristic of the alternatives was the average travel times for five modal alternatives. This study is associated with the following research gaps: (1) the absence of data, associated to alternatives in an RP survey; (2) the lack of a criterion for utility function composition for the case of a large choice sets and many parameters to be estimated; and (3) modelling based on the activity-based travel demand approach. Taking into account the findings obtained, the feasibility of the proposed methodological procedure was verified regarding the constraints of the tool used. Additionally, parametric modelling improved the model by including the alternative variable and corroborated relationships based on the literature.