Mineração de dados aplicada a detecção precoce de atrasos por congestionamento em aeroportos brasileiros

• Processo: 13/22416-4
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2014
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2016
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Rodrigo Arnaldo Scarpel
• Beneficiário: Rodrigo Arnaldo Scarpel
• Instituição Sede: Divisão de Engenharia Mecânica (IEM). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Ministério da Defesa (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
• Assunto(s): Mineração de dados Sistemas de alerta Análise de séries temporais Aeroportos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: análise de séries temporais | atrasos por congestinamento | Formação de agrupamentos | Mineração de Dados | Sistemas De Alerta | Formação de agrupamentos, Classificação e Previsão

Resumo

A mineração de dados é definida como o processo automático, ou semi-automático de extração de conhecimento para identificação de padrões, tendências, associações e dependências, previamente desconhecidos, de bases de dados, sendo amplamente utilizada na transformação de dados brutos em conhecimento útil para a tomada de decisões. Embora as técnicas empregadas em mineração de dados, tradicionalmente, se baseiam fortemente em métodos estatísticos, em inteligência artificial e em aprendizagem de máquina, vários dos métodos empregados podem ser formulados como problemas de otimização. O presente projeto tem por objetivo fazer uso de métodos de mineração de dados para identificar padrões temporais em atrasos por congestionamento em aeroportos brasileiros. O transporte aéreo no Brasil foi recentemente liberalizado e uma de suas consequências foi a concentração dos voos em alguns hubs. Embora a criação de hubs pareça benéfica às empresas de transporte aéreo e ofereça algumas vantagens aos viajantes, a concentração excessiva de voos em um hub pode resultar em alguns impactos econômicos negativos denominados atrasos por congestionamento, os quais aumentam o tempo total de viagem dos passageiros e o custo operacional das empresas. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

SCARPEL, RODRIGO ARNALDO; PELICIONI, LUCIELE CRISTINA. A data analytics approach for anticipating congested days at the Sao Paulo International Airport. JOURNAL OF AIR TRANSPORT MANAGEMENT, v. 72, p. 1-10, SEP 2018. (13/22416-4)

SCARPEL, RODRIGO ARNALDO. A demand trend change early warning forecast model for the city of Sao Paulo multi-airport system. TRANSPORTATION RESEARCH PART A-POLICY AND PRACTICE, v. 65, p. 23-32, JUL 2014. (13/22416-4)