Dissertação
{pt_PT=Integrative traffic flow analysis of public transport data in the city of Lisbon} {} EVALUATED
{pt=As cidades do mundo inteiro enfrentam uma massificação crescente da população, consequentemente, surgem desafios, incluindo a mobilidade urbana sustentável. Neste contexto, os modos de transporte público são essenciais para satisfazer as necessidades dos passageiros e uma oferta adequada depende da compreensão da dinâmica do tráfego dentro da cidade, o que implica adquirir dados de viagem individuais, compreender os padrões de deslocação e observar vistas multimodais. Este trabalho aborda vários desafios para chegar a uma abordagem capaz de inferir matrizes Origem-Destino (OD) a partir de validações de cartões inteligentes, incluindo: detetar padrões pendular e vulnerabilidades na rede relativos a distâncias de transbordo e durações de viagem; decompor os fluxos de tráfego por regras calendricas e perfis de utilizadores; apoiar análises descritivas de contexto. Dado que os sistemas de recolha de tarifas podem assumir um controlo de entrada única, são ainda propostos modelos unimodais e multimodais para a inferência de paragens de desembarque de autocarro . A cidade de Lisboa é utilizada como caso de estudo. Os resultados recolhidos mostram que 70% das paragens de desembarque podem ser estimadas com elevado grau de confiança e com a presença dos dados do cartão inteligente METRO constitui uma melhoria de 10%. As matrizes de OD inferidas permitiram a identificação de vulnerabilidades na rede, oferecendo à CARRIS novos conhecimentos e um meio para compreender a dinâmica multimodal. As contribuições do trabalho foram desenvolvidas no contexto do projeto ILU, em cooperação com o operador público de autocarros em Lisboa, CARRIS, e a Câmara Municipal de Lisboa., en=The worldwide cities face a growing massification of population and, consequently new challenges arise, including the purse of sustainable urban mobility. In this context, public transport modes are essential to meet travellers' needs and an adequate offer is dependent on the understanding of the real traffic dynamics within the city, which implies acquire individual trip data, understand commuting patterns, and observe multimodal views. This work aims at addressing these challenges by proposing an approach to infer Origin-Destination matrices from smart-card validations able to: detect commuting patterns and vulnerabilities on the network pertaining to walking distances and trip durations; decompose traffic flows by calendrical rules and user profiles; support context-aware descriptive analytics. Given the fact that automated fare collection systems can assume an only-entry control, unimodal and multimodal models for alight bus stop inference are further proposed in this thesis. Lisbon city is used as the study case, with the aforementioned contributions being assessed over the CARRIS and METRO transportation network. The gathered results show that 70% alighting stops can be estimated with high confidence degree from CARRIS smart-card data and with the presence of METRO smart-card data constitutes an improvement of 10%. The inferred OD matrices allowed the identification of vulnerabilities in the network, offering CARRIS new knowledge and a means to understand multimodal dynamics and validate OD assumptions. The contributions of our work were developed in the context of the ILU project, in close cooperation with the primary bus operator in Lisbon, CARRIS, and the Lisbon City Council (CML).}
janeiro 27, 2021, 10:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Rui Miguel Carrasqueiro Henriques
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Auxiliar
