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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.3.2009.tde-21072009-144859
Document
Auteur
Nom complet
Ricardo Curvello Dalmaso
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2009
Directeur
Jury
Strambi, Orlando (Président)
Kawamoto, Eiji
Quintanilha, José Alberto
Titre en portugais
Identificação e caracterização de grupos de indivíduos segundo padrões de seqüências de atividades multidimensionais.
Mots-clés en portugais
Planejamento de transportes
Resumé en portugais
O presente estudo procura identificar grupos homogêneos de indivíduos quanto aos padrões de seqüências de atividades diárias que estes realizam. As atividades são caracterizadas por múltiplos atributos, fazendo com que as seqüências sejam multidimensionais. Como atributos, ou características, são considerados a natureza da atividade realizada, ou motivo da viagem, e o período de realização da mesma, ambos separados em categorias. É estudado o efeito da inclusão da forma de acesso à atividade, ou modo de viagem, como uma terceira dimensão. Este atributo, entretanto, dados os resultados obtidos, não é utilizado nas análises finais. É também considerada a adoção de diferentes categorizações para a dimensão motivo. São usados dados da pesquisa Origem e Destino realizada em 1997, na Região Metropolitana de São Paulo. No trabalho são considerados os indivíduos com 12 anos ou mais, com pelo menos duas viagens diárias e com seqüência de viagens iniciada e terminada em sua residência, sem inconsistências internas. O número de indivíduos que atende a estes critérios é 49.616. A classificação, ou agrupamento, das seqüências de atividades em classes ou grupos é feita considerando uma medida de distância ou dissimilaridade calculada entre as seqüências, que é baseada no esforço necessário para igualá-las. Esta medida é chamada de OT-MDSAM (uni-dimensional Optimum Trajectories-based MultiDimensional Sequence Alignment Method). A partir da matriz de dissimilaridades é executado um processo estatístico de agrupamento hierárquico aglomerativo usando o Método de Ward. Os grupos de seqüências formados são analisados considerando características das próprias seqüências e atributos sóciodemográficas e econômicas dos indivíduos que os compõem, e usados em um modelo de segmentação do tipo árvore de decisão, usando o CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector). Resultados indicam que os grupos formados são bastante homogêneos quanto aos padrões de seqüências de atividades que representam e aos indivíduos associados a eles.
Titre en anglais
Identification and characterization of groups of individuals according to patterns of multidimensional activity sequences.
Mots-clés en anglais
Activity sequences
multidimensional sequence alignment
Transport planning
Travel demand
Resumé en anglais
The main objective of the dissertation is to identify homogeneous groups of individuals, with regard to the daily activity/travel sequences performed in a weekday. Activities are characterized by multiple attributes, thus generating mutidimensional seguences. In this study, the nature of the activity (travel purpose) and the starting period of engagement in the activity (ending time of a trip) were the dimensions considered in the characterization of activities. Access mode to the activity was also considered as a third dimension, but the results had led to the decision not to include it in the final analysis. Alternative categorizations of the activity nature dimension were also studied, that resulted in further disaggregation than adopted in previous analyses of the same data. The study used data from the 1997 Origin-Destination household survey of the Sao Paulo Metropolitan Area. The analysis considered all individuals aged 12 or over that conducted two or more trips (starting and ending at home) on the survey day, resulting in a sample of 49,616 individuals. A sequence alignment method - OT-MDSUM (uni-dimensional Optimum Trajectories-based MultiDimensional Sequence Alignment Method) - was used to compare and calculate distances between pairs of different activity/travel sequences. These distances were then fed into a Ward hierarchical clustering algorithm to create classes of groups of activity/travel patterns. These groups were then analyzed according to the characteristics of the activity/travel sequences included and to the sociodemographic and economic characteristics of individuals who performed these patterns. The data were then utilized to develop a decision tree model using CHAID - Chi-Squared Automatic Interaction Detector, having the group of activity/travel sequences as the response variable and the characteristics of individuals and their families as independent variables. The results indicate that the groups formed through this procedure present a good degree of homogeneity regarding the activity patterns they represent and that they can be clearly associated to the characteristics of the individuals which perform these patterns.
 
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AnexoC.pdf (351.50 Kbytes)
Dissertacao.pdf (558.53 Kbytes)
Date de Publication
2009-08-14
 
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