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Modelagem estatística pode reduzir congestionamentos

Modelagem estatística pode reduzir congestionamentos

Pesquisa analisa dados, prevê fluxo e propõe ações de gerenciamento

 

Desenvolver novos métodos estatísticos e de aprendizado de máquina para aplicações em biologia, engenharia e finanças é uma das principais áreas de pesquisa do professor Osvaldo Anacleto Júnior, que leciona Estatística e Ciência de Dados no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP São Carlos) e é pesquisador do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).

Um de seus trabalhos desenvolvidos em parceria com pesquisadores da Europa e publicado pelo Journal of The Royal Statistical Society trata da previsão multivariada de fluxos de tráfego rodoviário. Nesta pesquisa, foram desenvolvidos modelos estatísticos implementados em forma de algoritmos que utilizam dados coletados em uma extensa rede de vias urbanas em Manchester, Reino Unido, para contribuir com um sistema de gerenciamento de tráfego online para avaliar instalações e desempenho das rodovias ao longo do tempo ou para controle de tráfego em tempo real para prevenir e gerenciar congestionamentos.

“Esta pesquisa se concentra no desenvolvimento de modelos de previsão de fluxo que são particularmente apropriados para avaliar o desempenho das rodovias ao longo do tempo ou para fornecer informações avançadas de fluxo para operadores de tráfego”, comentou Osvaldo.

A pesquisa analisa ainda problemas de modelagem como tratar diferentes níveis de variabilidade de tráfego, dependendo da hora do dia e erros de medição devido a erros na coleta do dados, utilizando extensões de redes Bayesianas dinâmicas para apontar soluções.

O estudo foi comentado pelo pesquisador no vídeo:

 

Modelagem estatística pode reduzir congestionamentos

Um trabalho coordenado por um pesquisador do CEPID - CeMEAI busca ajudar as cidades a gerenciar e prevenir congestionamentos. Saiba mais: https://goo.gl/wHxfGa

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça-feira, 22 de janeiro de 2019

 

A tese de doutorado de Anacleto sobre modelagem de tráfego ganhou uma menção honrosa do Savage Award, concedido pela Sociedade Internacional de Estatística Bayesiana para teses de doutorado com contribuições excepcionais para a estatística Bayesiana. O trabalho resultou ainda em um prêmio no principal congresso internacional sobre o software R.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

 

Última modificação em Quinta, 04 Julho 2019 17:40