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Title:
METHOD AND SYSTEM FOR SIMULATING PUBLIC TRANSPORT CAPACITY
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2019/119085
Kind Code:
A1
Abstract:
The present invention describes a system and a method for simulating public transport capacity. Specifically, the present invention comprises a simulation method that only uses ticketing, stop and GPS data for transport vehicles as input data, and that uses this data combined with statistical analysis to generate files that are used to generate an analysis tool. This tool is able to provide relevant information regarding public transport, such as capacity, capacity periods and average waiting time between stops. This information can be used to help with decision-making regarding the number of buses in circulation and the intervals between buses, thereby improving the quality of the public transport service. The present invention relates to the field of urban traffic of public transport vehicles.

Inventors:
FURTADO JOÃO JOSÉ VASCO PEIXOTO (BR)
LIMA DANIEL SULLIVAN DE CARVALHO (BR)
NETO CARLOS DE OLIVEIRA CAMINHA (BR)
Application Number:
PCT/BR2018/050217
Publication Date:
June 27, 2019
Filing Date:
June 29, 2018
Export Citation:
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Assignee:
FUND EDSON QUEIROZ (BR)
International Classes:
G08G1/01; G06F17/50; G06Q30/02; G06Q50/30
Foreign References:
US20160364645A12016-12-15
US20170330112A12017-11-16
US20140012637A12014-01-09
Attorney, Agent or Firm:
REMER VILLAÇA & NOGUEIRA ASSESSORIA E CONSULTORIA DE PROPRIEDADE INTELECTUAL S/S (BR)
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Claims:
Reivindicações

1. Método de simulação de lotação de transporte coletivo caracterizado por compreender as seguintes etapas:

a. aquisição de dados;

b. refinação de dados compreendendo ao menos uma entre as subetapas:

i. coleta de informação de transporte e de informação de GPS; e geração de arquivo de rota programada; ii. coleta de informação de parada e geração de arquivo de rede de tempo;

iii. coleta de informação de GPS e de bilhetagem; estimativa com base em análise estatística; e geração de arquivo de demanda da rede de transporte público;

c. geração de ferramenta de análise; e

d. simulação baseada na ferramenta de análise gerada.

2. Método de simulação de lotação de transporte coletivo, de acordo com a reivindicação 1 , caracterizado pelo fato da etapa de aquisição de dados compreender:

a. aquisição de dados de bilhetagem;

b. aquisição de dados de parada;

c. aquisição de dados de GPS.

3. Método de simulação de lotação de transporte coletivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 4, caracterizado pelo fato da ferramenta gerada compreender a utilização de ao menos uma entre as seguintes:

a. informação de ônibus;

b. informação de linha;

c. informação de rota;

d. informação de passageiro; e/ou e. informação de parada;

em que, as ditas informações compreendem disponibilização para simulação.

4. Sistema de simulação de lotação de transporte coletivo caracterizado por compreender execução de etapas conforme método definido nas reivindicações 1 a 3 e pelo fato de compreender:

a. meio de aquisição de dados;

b. refinador de dados compreendendo um gerador de arquivos munido de operadores de análises estatísticas;

c. ferramenta de análise.

5. Sistema de simulação de lotação de transporte coletivo, de acordo com a reivindicação 4, caracterizado pelo fato da ferramenta de análise compreender:

a. receptor de informação; e

b. interpretador de informação.

6. Sistema de simulação de lotação de transporte coletivo, de acordo com a reivindicação 5, caracterizado pelo fato de a ferramenta compreender meio de disponibilização de resultados compreendendo:

a. disponibilizador de análise de lotação;

b. disponibilizador de períodos; e

c. disponibilizador de tempo médio de espera.

Description:
MÉTODO E SISTEMA DE SIMULAÇÃO DE LOTAÇÃO DE TRANSPORTE

COLETIVO

Campo da Invenção

[0001] A presente invenção descreve um método de simulação de lotação de transporte coletivo e um sistema de simulação de lotação de transporte coletivo que realizam aquisição de dados, refinação e geração de arquivos para gerarem uma ferramenta de análise capaz de disponibilizar estimativa sobre lotação do veículo, sobre períodos de demanda por transporte e sobre o tempo médio de espera pelo transporte. A presente invenção se situa nos campos de tráfego urbano de veículos de transporte coletivo.

Antecedentes da Invenção

[0002] Com o crescimento das cidades a mobilidade urbana torna-se cada vez mais um desafio, principalmente quando se trata da disponibilidade de transporte público. A quantidade de passageiros, o trânsito e diversas outras variáveis interferem diretamente na qualidade e eficiência do transporte público.

[0003] Para a implementação de um sistema de transporte público efetivo, diversas variáveis devem ser consideradas para a determinação das rotas, como a quantidade de veículos para cada rota, o tempo entre os veículos de uma mesma rota, a quantidade de usuários etc.

[0004] A determinação de tais dados é complexa, devendo ser baseada em análises realizadas sobre a região que se pretende implementar o transporte público. Atualmente, as análises estatísticas que são realizadas para auxílio necessitam do levantamento de diversas variáveis como, por exemplo, a rota exata realizada pelo veículo, as larguras das vias, o sistema de semáforos, número de faixas, locais onde é permitida a ultrapassagem.

[0005] A coleta de todos os dados citados pode demandar de muito tempo, somando com o tempo utilizado para a inserção destes dados no programa de simulação pode causar a ineficiência de tais programas, pois ainda durante o processo podem ocorrer mudanças nas vias, fazendo com que sejam coletados novos dados e alterados na programação, estendendo o tempo para obter as informações necessárias para implementação do sistema de transporte público eficiente.

[0006] Na busca pelo estado da técnica em literaturas científica e patentária, foram encontrados os seguintes documentos que tratam sobre o tema:

[0007] O documento do projeto“Smart Fare” revela um simulador de sistema de ônibus que utiliza coleta de dados de bilhetagem, dados de GPS e dados de saída do usuário do ônibus para realizar previsão de lotação e tempo médio de espera. Entretanto, tal solução necessita dos dados de saída do usuário para realizar esta previsão, sendo necessário modificar diversos formatos de ônibus compreendidos pela técnica atual, a fim de acoplar um meio de adquirir os dados de saída.

[0008] O documento US20140012637(A1 ) revela um método de análise a partir de um sistema de bilhetagem que contém dados indicativos das paradas de ônibus, podendo prever o tempo de chegada do ônibus nas paradas. Entretanto, o documento não apresenta um meio de prever a lotação do ônibus.

[0009] Assim, do que se depreende da literatura pesquisada, não foram encontrados documentos antecipando ou sugerindo os ensinamentos da presente invenção, de forma que a solução aqui proposta possui novidade e atividade inventiva frente ao estado da técnica.

Sumário da Invenção

[0010] Dessa forma, a presente invenção tem por objetivo resolver os problemas constantes no estado da técnica a partir de um método de simulação de lotação de transporte coletivo e um sistema de simulação de lotação de transporte coletivo. Ambos os objetos visam fornecer informações pertinentes a respeito da lotação de um veículo, períodos em que ocorre a lotação, além de poder disponibilizar o tempo de espera de um usuário em uma parada para usar o veículo de transporte público tudo isso de forma mais prática já que é utilizada uma simulação.

[0011] Em um primeiro objeto, a presente invenção apresenta um método de simulação de lotação de transporte coletivo compreendendo as seguintes etapas:

a. aquisição de dados;

b. refinação de dados compreendendo ao menos uma entre as subetapas:

i. coleta de informação de transporte e de informação de GPS; e geração de arquivo de rota programada;

ii. coleta de informação de parada e geração de arquivo de rede de tempo;

iii. coleta de informação de GPS e de bilhetagem; estimativa com base em análise estatística; e geração de arquivo de demanda da rede de transporte público;

c. geração de ferramenta de análise; e

d. simulação baseada na ferramenta de análise gerada.

[0012] Em um segundo objeto, a presente invenção apresenta um sistema de simulação de lotação de transporte coletivo compreendendo o dito método definido e compreendendo:

a. meio de aquisição de dados;

b. refinador de dados compreendendo um gerador de arquivos munido de operadores de análises estatísticas;

c. ferramenta de análise capaz de interpretar os arquivos e receber informações.

[0013] Ainda, o conceito inventivo comum a todos os contextos de proteção reivindicados é o de fornecer as ditas informações pertinentes sem a necessidade de utilizar dados que indiquem a saída de usuários de um veículo de transporte público.

[0014] Estes e outros objetos da invenção serão imediatamente valorizados pelos versados na arte e pelas empresas com interesses no segmento, e serão descritos em detalhes suficientes para sua reprodução na descrição a seguir.

Breve Descrição das Figuras

[0015] Com o intuito de melhor definir e esclarecer o conteúdo do presente pedido de patente, as seguintes figuras são apresentadas:

[0016] A figura 1 mostra um gráfico da comparação entre os dados obtidos a partir da simulação utilizando a ferramenta de análise gerada através do método da presente invenção e os dados reais coletados. Em que, o eixo das abcissas representa a hora do dia, e o eixo das ordenadas representa as validações.

[0017] A figura 2 mostra um esquema do conjunto de dados criados durante o método da presente invenção.

[0018] A figura 3 mostra um esquema da preparação do ambiente para a simulação compreendida no método da presente invenção.

[0019] A figura 4 mostra um esquema dos eventos do simulador da presente invenção.

[0020] A figura 5 mostra um processo de geração do arquivo da rede de tempo.

[0021] A figura 6 mostra um gráfico sobre relação isométrica entre os embarques estimados e total de embarques. Em que, o eixo das abcissas representa o total de embarques, e o eixo das ordenadas representa os embarques usados nas estimativas.

Descrição Detalhada da Invenção

[0022] As descrições que se seguem são apresentadas a título de exemplo e não limitativas ao escopo da invenção e farão compreender de forma mais clara o objeto do presente pedido de patente.

[0023] Em um primeiro objeto, a presente invenção apresenta um método de simulação de lotação de transporte coletivo compreendendo as seguintes etapas:

a. aquisição de dados;

b. refinação de dados compreendendo ao menos uma entre as subetapas:

i. coleta de informação de transporte e de informação de GPS; e geração de arquivo de rota programada; ii. coleta de informação de parada e geração de arquivo de rede de tempo;

iii. coleta de informação de GPS e de bilhetagem; estimativa com base em análise estatística; e geração de arquivo de demanda da rede de transporte público;

c. geração de ferramenta de análise; e

d. simulação baseada na ferramenta de análise gerada.

[0024] Em uma concretização, a etapa de aquisição de dados compreende a aquisição dos seguintes dados: dados de bilhetagem, dados de GPS e dados de parada. Em uma concretização, os dados de bilhetagem correspondem aos dados de indicação que um usuário adentrou em um veículo do dito transporte público. Em uma concretização, em um transporte público que utiliza, por exemplo, algum tipo cartão inteligente, este dado indica que o usuário utilizou o cartão e entrou no veículo. Em uma concretização, os dados de GPS compreendem os dados adquiridos a partir da localização (e.g. latitude, longitude) de um ônibus. Ademais, os dados de GPS também podem compreender identificação do determinado veículo para transporte. Em relação aos dados de parada, estes são dados que determinam onde que o veículo de transporte deve parar. [0025] Em uma concretização, a próxima etapa refinação de dados compreende a manipulação dos definidos dados, em que, estes passam por manipulações matemáticas ou não para que sejam convertidos em formato de arquivo. Em uma concretização, a etapa de refinação compreende subetapas, que podem ocorrer simultaneamente, e ocorrem a partir dos dados fornecidos. Por exemplo, caso não tenha sido adquirido dado de GPS, obviamente não há a geração de arquivo de demanda de tempo. As subetapas que podem ocorrer são listadas a seguir:

[0026] - coleta de informação de transporte e de informação de GPS; e geração de arquivo de rota programada. Por informação de transporte entende- se que sejam, por exemplo: identificação de veículo, número de linha, horário programado de partida e parada de partida. Em uma concretização, o arquivo de rota programada tem como função identificar sobre informações referentes às viagens do veículo de transporte. Em uma concretização, a informação de GPS é a que foi adquirida a partir dos dados de GPS.

[0027] - coleta de informação de parada e geração de arquivo de rede de tempo. Em uma concretização, a coleta de informação de parada é relacionada aos dados de parada adquiridos e esta subetapa compreende manipulação estatística desta informação. Em que, a informação de parada, compreende o intervalo de tempo entre as paradas, estes são comparados e por meio destes intervalos de tempo é feito um tipo de média para geração do arquivo de rede de tempo. Em uma concretização, este tipo de média é realizado com a utilização de um algoritmo.

[0028] - coleta de informação de GPS e de bilhetagem; estimativa com base em análise estatística; e geração de arquivo de demanda de rede de transporte público. Esta subetapa compreende como etapa diferencial das outras duas subetapas a de estimativa, na qual pode ser realizada a estimativa de informação da saída dos usuários de um transporte público, de maneira que a presente invenção não necessita receber informação sobre a saída de usuários do transporte. Cabe notar que a estimativa não é realizada apenas para aferir informação de saída, esta também realiza predições que indicam a presença de usuário em uma parada, que indicam o baldeamento em uma parada etc., mas todas estas utilizando as ditas informações.

[0029] Em uma concretização, a etapa de geração de ferramenta de análise compreende a utilização dos ditos arquivos e suas respectivas informações estatísticas ou não, para a geração de uma ferramenta de análise. Em uma concretização, esta ferramenta de análise é alimentada constantemente por informações que podem se referir à informação de veículo, informação de linha, informação de rota, informação de passageiro e/ou informação de parada. Em uma concretização, estas informações não afetam os dados, informações e/ou estimativas feitas nas etapas anteriores à etapa de geração de ferramenta de análise. Mas pode haver uma concretização que, de modo dinâmico, ao passo que novas informações são adquiridas pela ferramenta de análise, esta pode sofrer modificações/atualizações.

[0030] Em um segundo objeto, a presente invenção apresenta um sistema de simulação de lotação de transporte coletivo compreendendo o dito método definido e compreendendo:

a. meio de aquisição de dados;

b. refinador de dados compreendendo um gerador de arquivos munido de operadores de análises estatísticas;

c. ferramenta de análise capaz de interpretar os arquivos e receber informações.

[0031] Em uma concretização, o meio de aquisição de dados é entendido como o local onde são adquiridos os ditos dados de bilhetagem, dados de parada e dados de GPS. Em uma concretização, os dados de parada são inseridos por um operador, que tenha conhecimento do itinerário de um veículo de transporte. Em uma concretização, o meio de aquisição de dados quando adquire dados de bilhetagem e dados de GPS não necessita que um operador os registre manualmente. Em uma concretização, os dados de bilhetagem e de GPS são adquiridos automaticamente pelo meio de aquisição de dados. [0032] Em uma concretização, o refinador de dados compreende um gerador de arquivos munido de operadores de análises estatísticas. Em uma concretização, o refinador recebe os dados adquiridos, e os manipula com o uso dos operadores de análises estatísticas gerando arquivos. Os arquivos podem ser de rota programada, de rede de tempo, de demanda da rede de transporte público, conforme indicado anteriormente.

[0033] Em uma concretização, a ferramenta de análise é capaz de interpretar os arquivos e receber informações tem como função realizar a interpretação dos arquivos gerados, além de receber novas informações sobre o transporte público. Para alcançar tal objetivo, a ferramenta de análise compreende um receptor de informação e um interpretador de informação. Em uma concretização, o receptor é o responsável pela recepção da informação e o interpretador é o responsável por analisa-la, o interpretador pode ser, por exemplo, um programa de computador. Em uma concretização, a ferramenta de análise ainda compreende meio de disponibilização de resultados, o qual pode ser, por exemplo, um monitor, uma tela de algum dispositivo móvel etc. Este meio compreende: disponibilizador de análise de lotação, disponibilizador de períodos e disponibilizador de tempo médio de espera. Em uma concretização, o disponibilizador de análise de lotação compreende a estimativa de carga de passageiros no transporte. Em uma concretização, o disponibilizador de períodos compreende a estimativa de quais são os períodos, nos quais o transporte é mais ou menos requisitado. Em uma concretização, o disponibilizador de tempo médio de espera estima qual é o tempo que um passageiro demora a conseguir embarcar em um transporte.

[0034] Exemplos

[0035] Os exemplos aqui mostrados têm o intuito somente de exemplificar uma das inúmeras maneiras de se realizar a invenção, contudo sem limitar, o escopo da mesma.

[0036] Foi efetuado um projeto com o intuito de ser utilizado em uma grande cidade. Para tanto, alguns dados do sistema de transporte público da cidade exemplo foram concedidos para que estudos fossem realizados na área de mobilidade.

[0037] Um dos dados utilizado é o de bilhetagem dos passageiros. Este dado de bilhetagem pode ser adquirido pelo uso de um bilhete eletrónico. Nesse modelo os usuários podem embarcar em qualquer veículo, como em um ônibus, e o ato de passar pela catraca do ônibus é conhecido como validação do bilhete. Esse sistema utiliza um smart card (cartão inteligente) que registra as informações (identificador do passageiro, identificador do veículo, linha e data de validação) dos passageiros ao passarem pela catraca.

[0038] Além dos dados de bilhetagem, são adquiridos dados das paradas e de GPS dos ônibus da cidade.

[0039] Na etapa de refinação dos dados em que combinamos os dados de GPS, bilhetagem e paradas foram gerados os arquivos que compõem o conjunto de dados desta simulação. São três arquivos que servem de entrada para esta ferramenta: Rotas Programadas RP; Rede de Tempo RT; Demanda da Rede de Ônibus DRO.

[0040] O arquivo de Rotas Programadas foi feito com base no primeiro ponto GPS de cada viagem dos veículos e nesse arquivo há a informação de transporte que pode ser entre informações referentes às viagens dos veículos como: Identificador do Veículo; Número da Linha; Horário Programado de Partida; Parada de Partida.

[0041] O arquivo de Rede de Tempo RT é um multigrafo dirigido G (V,E) onde os vértices, v e V , são as paradas, e as arestas, e e E, representam o tempo médio de transição dos ônibus, de uma determinada linha, entre duas paradas. Formalmente o peso das arestas, é o somatório dos tempos (tLi) em que cada veículo i de uma linha L leva para percorrer uma aresta, divido pela quantidade de tempos n.

[0042] O processo de construção do arquivo grafo da rede de tempo RT pode ser visto na Figura 5. Em (a) é mostrado o trajeto que um ônibus da linha 10, sentido ida, realiza e o tempo que levou para percorrer cada aresta em segundos, a rota dessa linha passa por cinco paradas que são representadas pelos vértices P1 , P2, P3, P4 e P5. Em (b) pode-se observar os tempos de outro veículo da mesma linha. Finalmente em (c), é calculado o tempo médio das arestas de (a) e (b).

[0043] O algoritmo utilizado para calcular os tempos médios da rede de tempo RT, pode ser visto abaixo. Para cada viagem de um veículo, cria-se uma lista de pontos GPS daquela viagem. Em seguida, para cada parada do itinerário da linha do ônibus é associado um ponto GPS mais próximo, por fim, para cada par de paradas da viagem é calculada a diferença entre os tempos dos pontos GPS associados às paradas. Os tempos são adicionados em um hash e quando forem estimados os tempos dos trajetos de todos os veículos de uma linha, os tempos médios de cada aresta são calculados.

Algorithm 1 Algoritmo para o cálculo dos Tempos das Arestas 1: procedure CalcularTemposAresta (Grafo G)

2: for each Onibus o do

3: for each Viagem v de o.getViagensQ do

4 gpsList = getAIIGpsByLinha(v,v.getLiiiha())

5 rota = o.getLinha().getRota()

6 for each Parada p da rota do

7 proximaParada = rota.getNext(p)

8 gps 1 = gpsList.getGpsMaisProximo(p)

9 gps2 =

gpsList.getGpsMaisProximoproximaP arada)

10 tempo = gps2.getDtHora— gps1.getDtHora

11 aresta = grafo.getAresta(p, proximaParada)

12 temposList = aresta.getHashTempos(linha)

13 tempoList.add(tempo)

14 end for 15 end for

16 end for

17: calcular TemposMedioQ

18: end procedure

[0044] Para gerar o arquivo demanda da rede de ônibus DRO foi desenvolvida uma função que calcula a probabilidade de passageiros embarcarem nas linhas, de baldearem em uma parada e de desembarcarem nas paradas. A presente invenção compreende a ausência de informação a respeito do desembarque do passageiro do veículo, e para tanto faz uso de um método heurístico para conseguir informações acerca do desembarque do passageiro em um veículo. Para definir as rotas dos passageiros, foi realizada uma reconstrução da rota/caminho do usuário dentro da rede de ônibus. Esses caminhos foram importantes para compreensão das preferências dos passageiros em utilizar rotas mais curtas ou rotas mais rápidas, por exemplo.

[0045] A partir desta estimativa, foi desenvolvida a função, que utiliza a distribuição de Poison, para calcular a probabilidade do surgimento dos passageiros nas paradas, a probabilidade de realizarem determinado caminho, a probabilidade de utilizarem determinada linha e a probabilidade de haver baldeação. A distribuição de Poison foi utilizada por permitir representar a probabilidade de um evento ocorrer (surgir passageiros) um número especificado de vezes em um intervalo de tempo:

l c * b ~ l

P(x) = (2)

X!

[0046] Onde X é o número de ocorrências do evento em um intervalo, l é a taxa de ocorrência do evento e e é o número de Euler, aproximadamente

2,718.

[0047] De posse das estimativas mencionadas anteriormente, foi desenvolvida esta ferramenta de análise, que utiliza linguagem de programação Java ® e o framework de simulação Repast, para compreender a dinâmica da mobilidade urbana em cidades, através da simulação da carga de passageiros nas paradas. Em uma concretização, essa ferramenta permite simular, por exemplo, a introdução de micro-intervenções no sistema antes das mesmas serem colocadas à disposição da população.

[0048] Em uma concretização, esta ferramenta pode ser alimentada por outras informações, compreendendo principais elementos dessa ferramenta: informação de veículos; informação de linha; informação de rota; informação de passageiro; e informação de paradas. Em uma concretização, os veículos podem ser os ônibus que têm como principais atributos a parada atual (corresponde à parada que ele está ou à última parada que ele passou), a próxima parada, o tempo necessário para chegar à próxima parada, uma lista de passageiros que estão naquele veículo, a linha atual e um hash que representa as viagens que aquele ônibus faz em um dia. Os passageiros, por sua vez, possuem informações referentes ao caminho que fazem, ou seja, possui uma lista com as linhas que ele utiliza e outra referente às paradas que embarca e desembarca. A informação de linha possui apenas uma lista que possui todas as paradas de sua rota.

[0049] Em uma concretização, a simulação se inicia em um horário que há menos ônibus em circulação e menos passageiros utilizando o sistema. Isso minimiza o efeito da simulação iniciar com os ônibus vazios.

[0050] O repast possui uma biblioteca integrada de classes para a criação, execução, exibição e coleta de dados de uma simulação baseada em agentes. Ele é um simulador de eventos, o qual o usuário define a forma como seus eventos são chamados, pode ser no primeiro tick, em cada um deles, em um específico ou no último.

[0051] A cada tick é chamado um evento de despache dos ônibus, nesse evento é verificado se a hora de partida de cada ônibus já foi atingida, caso positivo o ônibus entra na simulação, ao final desse evento é incrementado um minuto no tempo do simulador.

[0052] A informação de veículo possui um evento chamado move, nele consiste toda a lógica que faz com que, por exemplo, os ônibus caminhem na rede de trânsito. Este evento, de cada ônibus, é acionado após o evento de despache, depois que todos os ônibus que estão no simulador executarem seu evento, o tick será finalizado e processo se repetirá.

[0053] Em uma concretização, cada ônibus possui uma parada atual e uma parada de destino, o tempo em que ele leva para chegar no seu destino é calculado utilizando o tempo médio em que os ônibus de uma linha levam para percorrer essa aresta e o desvio padrão desses tempos, esses são os dados de entrada para aplicarmos a distribuição normal ou gaussiana e obtermos o tempo em que o ônibus leva para percorrer uma aresta. Abaixo segue a fórmula da distribuição normal:

1 Qc-m

f(x. //. n) = - P. 2s 2 , oo < oo > 0 (3)

n 2ps 2

[0054] Onde x é a variável aleatória contínua, m representa a média dos tempos e s o desvio padrão.

[0055] Em uma concretização, quando um ônibus chega a uma parada, é verificado se há passageiros querendo desembarcar e se há passageiros querendo subir. Um ônibus comporta 80 passageiros, portanto caso sua capacidade esteja lotada e algum usuário queira subir nesse ônibus, terá que esperar o próximo veículo dessa linha passar. Quando um passageiro embarca no ônibus, é verificada a hora em que ele subiu, dessa forma, subtraindo do tempo em que ele chegou à parada, temos o tempo em que ele ficou esperando pelo ônibus.

[0056] Em uma concretização, quando o ônibus de uma determinada linha chega ao fim de sua rota, é verificado se ainda há viagens para aquele veículo realizar, caso exista verificamos se a linha se mantém ou se haverá uma mudança de linha, as alterações da viagem são feitas e o ônibus inicia uma nova viagem. Quando não houver mais viagens para aquele ônibus realizar, ele é removido da simulação. O simulador encerra às duas horas da manhã do dia seguinte ou quando todos os ônibus terminarem todas as suas viagens.

[0057] Exemplo - Cidade de Fortaleza

[0058] Foi feito um estudo de caso com Fortaleza, cidade brasileira, localizada no estado do Ceará, com cerca 2,4 milhões de habitantes, onde simulamos a carga de passageiros de cerca de 700 mil pessoas que usam diariamente o sistema de ônibus da cidade. Para validar o comportamento dessa simulação foi feita uma análise dos macro fatos estilizados (fatos que acontecem no dia a dia do sistema transporte e são amplamente conhecidos pelos profissionais de engenharia do transporte) e dos micro fatos (detalhes que acontecem durante a simulação).

[0059] Macro Fatos Estilizados

[0060] Inicialmente, é apresentada uma validação espacial da matriz origem/destino estimada. Normalmente, uma matriz origem/destino é construída através de surveys com uma amostra dos usuários. Espera-se que essas amostras garantam, com certo grau de confiabilidade, que as origens e destinos estimados estejam corretas. Um grande desafio é garantir que a amostra não esteja polarizada espacialmente, por exemplo, que os embarques no ônibus usados nas estimativas não sejam proporcionais (considerando cada parada de ônibus) ao número total de embarques.

[0061] Para validar espacialmente a amostra estimada, verificou-se a correlação entre os embarques utilizados para estimar os pares origem/destino e o número total de embarques em pontos de ônibus em Fortaleza. A partir da equação y = Y * x a , onde x representa o número total de embarques nos pontos de ônibus, y representa o número total de embarques utilizados nas estimativas, e Y representa uma constante de normalização, foi evidenciado um comportamento isométrico ou linear devido ao exponente a ter valor próximo de um, indicando que, proporcionalmente, os embarques utilizados nas estimativas são equivalentes ao número total de embarques em paragens de ônibus.

[0062] A Figura 6 ilustra a correlação entre a amostra dos embarques utilizados na estimativa de origens e destinos e o número total de embarques de ônibus registrados no período estudado. A linha preta contínua representa a regressão feita nos dados. Foi estimado que a = 0.95 ± 0.02 e R 2 = 0.92. Também foram estimados os intervalos de confiança da correlação para a distribuição de dados { Xi, Y j }. O método Nadaraya Watson (linhas tracejadas) foi aplicado para construir a função mais suave do kernel

[0063] Onde n é o número de pontos da distribuição e K h (x - X ) é uma função gaussiana de kernel formalmente definida como K h (x - X )

onde /i é a estimativa da largura de banda por quadrados mínimos usando validação cruzada. Calculamos o intervalo de confiança de 95% (IC) de 500 amostras aleatórias com substituição (linhas tracejadas).

[0064] Foi feita ainda uma validação temporal das validações do usuário. Os dados mostram que existem três picos diários de validações, uma por volta das 8h, outra às 12h e o último às 17. Os números de validações feitas em nossa simulação se aproximam substancialmente do número validações esperado (ver Figura 1 ).

[0065] Os versados na arte valorizarão os conhecimentos aqui apresentados e poderão reproduzir a invenção nas modalidades apresentadas e em outras variantes, abrangidas no escopo das reivindicações anexas.