Análise de demanda por transportes de passageiros via modelos de regressão georeferenciados

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dc.contributor.advisorBertolde, Adelmo Inácio
dc.contributor.advisor-coMorais Neto, Gregório Coelho de
dc.contributor.refereeCruz, Marta Monteiro da Costa
dc.contributor.refereeShirakawa, Márcia Aiko
dc.date.accessioned2016-08-29T15:10:01Z
dc.date.available2016-07-11
dc.date.available2016-08-29T15:10:01Z
dc.identifier.citationRIBEIRO, Valéria da Cruz. Análise de demanda por transportes de passageiros via modelos de regressão georeferenciados. 2012. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2012.
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/3930
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santopor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Civilpor
dc.publisher.initialsUFESpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civilpor
dc.subject.br-rjbnTransportespor
dc.subject.br-rjbnAnálise de regressãopor
dc.subject.br-rjbnAnálise espacial (Estatística)por
dc.subject.cnpqEngenharia Civilpor
dc.subject.udc624
dc.titleAnálise de demanda por transportes de passageiros via modelos de regressão georeferenciadospor
dc.typemasterThesisen
dcterms.abstractA presente dissertação Análise de Demanda por Transportes de Passageiros via Modelos de Regressão Georeferenciados: um caso de Vitória-ES apresenta, além de uma metodologia para a construção de modelos de regressão espacial e modelos geograficamente ponderados, uma avaliação dos mesmos quando comparados aos modelos de regressão tradicionais e modelos de regressão com variáveis dummy, no sentido de prever a demanda de viagem para o município de Vitória, capital do Espírito Santo, com o intuito de obter informações que possam subsidiar o planejamento de transportes de maneira mais eficaz. Para isto utilizou-se dados da pesquisa domiciliar de origem e destino (OD) realizada no ano de 1998 na região metropolitana da grande Vitória no estado do Espírito Santo, para calibrar 4 modelos de regressão de modelagem de demanda de viagem: Modelo de Regressão Tradicional, Modelo de Regressão Dummy, Modelo de Regressão Espacial, Modelo de Regressão Geograficamente Ponderada. Após a calibração os modelos foram testados a partir da aplicação nos dados da pesquisa domiciliar de origem e destino realizada em 2007 na mesma cidade, para comparar e validar a estimativa. Os resultados mostraram que os ajustes obtidos quando se compara o modelo geograficamente ponderado pelas distâncias, entende-se que este apresenta um grau de ajuste melhor aos dados. Conclui-se que a hipótese principal, ou parte dela, considerada neste trabalho foi confirmada, de que as zonas de tráfego mais próximas tendem a apresentar algum grau de correlação no que tange o processo gerador de viagens, pois a calibração de modelos de demanda de viagem pelo modelo ponderado apresentou valores das estatísticas de ajustes menores que os outros modelos.por
dcterms.abstractThis dissertation - Analysis of Demand for Passenger Transport via Regression Models georeferenced - presents, and a methodology for the construction of spatial regression models and geographically weighted, a risk assessment when compared to traditional regression models and regression models with dummies variables in order to forecast demand for travel to the city of Vitoria, capital of Espirito Santo, in order to obtain information that can subsidize the transportation planning more effectively. For this, we used data from the household survey of origin and destination (OD) held in 1998 in the metropolitan region of Vitoria, four models were calibrated regression modeling of travel demand: Traditional Model Regression, Regression Model dummy Regression Model Space and Geographically Weighted Regression Model. After calibration, the models were tested from the application data in the household survey of origin and destination conducted in 2007 in the same city, to compare and validate the estimate. We conclude that the main hypothesis, or part thereof, considered in this work was confirmed that a regression model spatial or geographically weighted distances can be more explanatory than conventional regression models, since the calibration of travel demand models by weighted regression model showed values of statistical adjustments smaller than the other models.en
dcterms.creatorRibeiro, Valéria da Cruz
dcterms.formatTexten
dcterms.issued2012-06-29
dcterms.languageporpor
dcterms.subjectDemanda por Transportespor
dcterms.subjectRegressão Espacialpor
dcterms.subjectRegressão Ponderada Geograficamentepor
dcterms.subjectEstatística Espacialpor
dcterms.subjectDemand for Transporten
dcterms.subjectSpatial Regressionen
dcterms.subjectWeighted Regression Geographicallyen
dcterms.subjectSpatial Statisticsen
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