Desenho, Análise e Detecção de Padrões de Mobilidade Urbana em Guayaquil através de Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada
DOI:
https://doi.org/10.59343/yuyay.v3i2.70Palavras-chave:
Mobilidade Urbana, Machine Learning, Transporte Público, Planejamento Urbano, Análise de DadosResumo
Este trabalho explora o uso de dados de trajetória GPS (GitHub) e algoritmos de aprendizado supervisionado para analisar padrões de mobilidade na cidade de Guayaquil, Equador. A análise revela que a identificação de padrões é crucial para melhorar o planejamento urbano e otimizar o transporte público em termos de suas inovações a partir de 2024. A metodologia incluiu a coleta de dados de várias fontes de acesso aberto, o pré-processamento de dados e o uso de um classificador de floresta aleatória para detectar padrões de mobilidade. Os resultados indicam uma precisão do modelo de 50%, abrindo possibilidades para futuras pesquisas especializadas para otimizar o modelo, melhorando seu desempenho e propondo novas StartUPS para a cidade. Os dados compilados suportam a implementação do Cartão Único de Transporte Público (TUT), que moderniza e unifica o sistema de pagamentos. A pesquisa conclui que a integração de dados de aplicativos como Waze e Moovit é crucial para um planejamento urbano eficiente e sustentável, e que algoritmos de aprendizado supervisionado são ferramentas eficazes para análise de mobilidade urbana, deixando em aberto a possibilidade de explorar dados adicionais e outros algoritmos para melhorar a precisão dos modelos e a geração de novas rotas de mobilidade.
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