Estimativa de cadeia de Markov da malha viária com base em dados de tráfego urbano

Abstract

Com quase um terço da população de grandes cidades no Brasil sofrendo com engarrafamento todos os dias (GALINDO ERNESTO PEREIRA E LIMA NETO, 2019), melhorias proporcionadas por trabalhos na área de mobilidade urbana tornam-se cada vez mais valiosas. Contudo, comumente são necessários dados reais ou, pelo menos, boas representações da realidade para o desenvolvimento de pesquisas nessa área. Com isso em pauta, este trabalho tem como foco expandir em cima de tais representações, utilizando dados de alta qualidade (REZZOUQI et al., 2019) para realizar tais estimativas. Baseando-se de modelos de representações da malha viária como uma cadeia de Markov a partir de dados gratuitos do OpenStreetMap, como utilizados por Salman Sinan; Alaswad (2018), este trabalho utiliza também dados obtidos pelo Google Maps para criar cadeias de Markov a partir de dados com maior representatividade da realidade dos fluxos urbanos. A partir de análises das estimativas obtidas pela ferramenta desenvolvida nota-se que os resultados das novas representações são semelhantes dos obtidos a partir do OpenStreetMap sozinho, tornando necessário discussões sobre que fatores causam essas similaridades bem como formas de comparar a qualidade dos resultados de cada abordagem.

With almost a third of population from big cities from Brazil dealing with traffic jams daily (GALINDO ERNESTO PEREIRA E LIMA NETO, 2019), improvements brought from papers in the field of urban mobility become increasingly more valuable. However, real data or, at least, good representations from reality are commonly needed for researches developed in this area. With this in mind, this paper focus on expanding upon said representations, using high quality data (REZZOUQI et al., 2019) for such estimates. Based on representation models for traffic networks as Markov chains out of free data from OpenStreetMap, as used by Salman Sinan; Alaswad (2018), this paper also uses data obtained from Google Maps to create Markov chain out of data with better representativeness real urban flows. Based on analyses done with estimates obtained from the tool developed, it is noted that the results from the new representations are resembles those obtained from OpenStreetMap alone, making it necessary to discuss which factors causes this similarity as well ways to compare the quality from the results for each approach.