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Integração de dados e implementação de simulação para a modelagem do processo de escolha de meios de locomoção

Processo: 23/02766-2
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2023
Data de Término da vigência: 31 de março de 2025
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Ciro Biderman
Beneficiário:Mayurí Annerose Morais
Instituição Sede: Escola de Administração de Empresas de São Paulo (EAESP). Fundação Getúlio Vargas (FGV). São Paulo , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:21/11959-3 - CIDADES: Centro de Inovação em Políticas Públicas Urbanas, AP.CCD
Assunto(s):Aprendizado computacional   Mobilidade urbana   Modelagem
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | mobilidade urbana | Modelagem | Aprendizado de máquina

Resumo

Entender e prever qual será o comportamento dos cidadãos quando são fornecidos incentivos financeiros, como vouchers e vantagens tarifárias é uma tarefa difícil. É preciso considerar fatores como distância, tempos de viagem, conforto e clima, e sua interação com os custos e descontos envolvidos. O objetivo desta proposta é integrar dados capturados de múltiplas fontes e com formatos heterogêneos e utilizá-los para avaliar os impactos de diferentes variáveis, tais como distância, preço, desconto e modal na probabilidade individual de escolha de modais de locomoção.

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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)
MORAIS, MAYURI A.; DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Real-time Incident Detection in Public Bus Systems Using Machine Learning. 2023 IEEE 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, ITSC, v. N/A, p. 6-pg., . (21/11959-3, 15/24485-9, 14/50937-1, 23/02766-2)