| Processo: | 97/02227-8 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de setembro de 1997 |
| Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 1998 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia de Transportes - Planejamento de Transportes |
| Pesquisador responsável: | Eiji Kawamoto |
| Beneficiário: | Antonio Nilder Duarte Furtado |
| Instituição Sede: | Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Avaliacao De Projetos | Redes Neurais | Tecnicas De Avaliacao | Transportes - Avaliacao |
Resumo Este trabalho constitui uma contribuição para a área de avaliação de projetos de transportes, à medida que procura estabelecer um elo entre a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNA) e as várias técnicas de avaliação de projetos atualmente existentes, como forma de mostrar a capacidade de adoção desse recurso de inteligência artificial para a avaliação e ordenamento de alternativas de transportes. A partir de um conjunto de técnicas e procedimentos existentes verifica-se que a avaliação e ordenação das alternativas passam necessariamente pela figura de especialistas ou de uma equipe multidisciplinar, como é o caso específico de projetos de transporte. Este é um processo que demanda tempo e recursos consideráveis. O método proposto está baseado na idéia de que uma RNA pode simular os recursos da inteligência humana sendo possível, treiná-la para o reconhecimento de padrões de avaliação. O treinamento será feito através de um conjunto de projetos avaliados por especialistas, levantado na literatura especializada. Com isto, pretende-se que as RNA possam desempenhar o papel de especialistas ou de uma equipe multidisciplinar na avaliação de projetos. Um dos objetivos da pesquisa é testar a aplicabilidade e verificar a confiabilidade da RNA aplicada na avaliação de projetos de transportes. Enfatiza-se a importância do método, sobretudo em situações onde há dificuldade na contratação de especialistas, nas situações em que o tempo de análise deve ser abreviado, ou o conjunto de dados disponíveis não é tão consistente. (AU) | |
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