Resumos
O objetivo deste estudo é identificar e encontrar potenciais usuários de transporte público através do emprego de mapas construídos em um sistema de informações geográficas. O método considera a divisão do município estudado em zonas, em função do código postal. Estas zonas são caracterizadas pelos atributos socioeconômicos da população e do sistema de transporte. Diante da hipótese de melhoria na qualidade do transporte público, dois segmentos de usuários de automóvel foram considerados: usuários que trocariam para ônibus e usuários que continuariam preferindo o carro. Duas técnicas (Modelo Logit e Redes Neurais Artificiais) foram utilizadas com o intuito de reproduzir esse comportamento de escolha dos usuários. Assim, é possível caracterizar espacialmente o impacto de alterações no sistema de transportes ou no perfil da população sobre o potencial de utilização do transporte público. Um cenário de aumento na densidade populacional permitiu identificar, por exemplo, regiões da cidade de São Carlos com potenciais usuários.
transporte público; mapas potenciais; marketing do transporte público; modelo logit; redes neurais artificiais
The objective of this study is to identify and locate potential users of public transport through maps built using a geographic information system. The method assumes a division of the city into areas according to the postcodes of the streets. These areas are characterized by socioeconomic attributes of the population and of the transport system. Two segments of automobile users were considered, under the assumption that the quality of public transport would be improved: users who would switch to buses and users who still prefer the car. Two techniques (Logit Model and Artificial Neural Networks) were used to reproduce the users' choice behavior. That makes it possible to spatially distinguish the impact of changes in the transport system or in the profile of the population on the potential use of public transport. A scenario of increase in the population density, for example, allowed the identification of areas in the city of São Carlos with potential users.
public transportation; potential maps; public transportation marketing; logit model; artificial neural networks
- Akamine, A. (2005) Explorando Alternativas para Construção de Modelos Neurais de Interação Espacial. Dissertação (Mestrado). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos.
- Alves, V. F. B. (2011) Explorando Técnicas para a Localização e Identificação de Potenciais Usuários de Transporte Público Urbano. Dissertação (Mestrado). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos.
- Beirão G. e J. A. S. Cabral (2007) Understanding Attitudes towards Public Transport and Private Car: A Qualitative Study. Transport Policy, v. 14, n. 6, p. 478-489.
- Ben-Akiva, M. E. e S. R. Lerman (1985) Discrete Choice Analysis: Theory and Application to Travel Demand, MIT Press, Cambridge, Massachusetts.
- Bérénos, M., M. Ruigrok e P. Deelen (2001) The Potential Public Transport User in the Picture (original em holandês), Verkeerskunde, v. 1, n. 9, p. 50-54.
- Bocanegra, C. W. R. (2002) Procedimentos para Tornar Mais Efetivo o Uso das Redes Neurais Artificiais em Planejamento de Transportes Dissertação (Mestrado). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos.
- Brondino, N. C. M. (1999) Estudo da Influência da Acessibilidade no Valor de Lotes Urbanos Através de Redes Neurais. Tese (Doutorado). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos.
- Button, K. (2006) Transportation Economics: Some Developments Over the Past 30 Years. Journal of the Transportation Research Forum, v. 45, n. 2, p. 7-30.
- Corrêa, F. (2008) Aplicações de Redes Neurais Artificiais no Setor de Transportes no Brasil. Dissertação (Mestrado). Universidade Federal de São Carlos, São Carlos.
- Cunha, C. A. (2005) Estudo de Relações entre Características das Cidades e das Linhas de Transporte Coletivo. Dissertação (Mestrado). Universidade de Brasília, Brasília, DF.
- Dell'Olio, L.; A. Ibeas e P. Cecin (2011) The Quality of Service Desired by Public Transport Users. Transport Policy, v. 18, n. 1, p. 217-227.
- DENATRAN - Departamento Nacional de Trânsito (2011) Frota Municipal. Ministério das Cidades, Sistema Nacional de Registro de Veículos/RENAVAM, Sistema Nacional de Estatística de Trânsito/SINET. Disponível em: www.denatran.gov.br/frota.htm Acessado em: 30 julho 2011.
- Dougherty, M. (1995) A Review of Neural Networks Applied to Transport. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, v. 3, n. 4, p. 247-260.
- Galvão, C. O. e M. J. S. Valença (1999) Sistemas Inteligentes: Aplicações a Recursos Hídricos e Ciências Ambientais. Ed. Universidade Federal do Rio Grande do Sul / Associação Brasileira de Recursos Hídricos, Porto Alegre.
- IBGE (2011) Relatório do Censo Populacional 2010, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatísticas, Rio de Janeiro. Disponível em: www.ibge.gov.br/english/estatistica/populacao/censo2010/ Acessado em: 20 julho 2011.
- Lancaster, K. J. (1966) A New Approach to Consumer Theory. The Journal of Political Economy, v. 74, n. 2, p. 132-157.
- Lovelock, C. H. (1975) Researching and Modeling Consumer Choice Behavior in Urban Transportation. In: M. J. Schlinger (ed.) Advances in Consumer Research, Vol. II, p. 851-862. Association for Consumer Research, Chicago, IL, EUA.
- Novaes, A. G. (1986) Sistemas de Transportes. Vol. 1: Análise da Demanda. Edgard Blucher, São Paulo.
- Ortúzar, J. D. S. e L. G. Willumsen (1994) Modelling Transport, 2ª Ed., John Wiley and Sons, Chichester, Inglaterra.
- Raia Jr., A. A. (2000) Acessibilidade e Mobilidade na Estimativa de um Índice Potencial de Viagens Utilizando Redes Neurais Artificiais. Tese (Doutorado). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos.
- Rodrigues da Silva, A. N. (2008) Elaboração de um Banco de Dados de Viagem para Auxílio ao Desenvolvimento de Pesquisas na Área de Planejamento dos Transportes. Relatório FAPESP, Processo nº 04/15843-4. Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos.
- Rodrigues da Silva, A. N.; R. A. R. Ramos; L. C. L. Souza; D. S. Rodrigues e J. F. G. Mendes (2008) SIG: Uma Plataforma para Introdução de Técnicas Emergentes no Planejamento Urbano: uma Ferramenta 3D para Análise Ambiental Urbana, Avaliação Multicritério, Redes Neurais Artificiais. Edufscar, São Carlos.
- Silva, F. A. B. (2004) Modelos Paramétricos de Escolha Discreta Aplicados à Receita Médica e Automedicação no Continente Português. Dissertação (Mestrado). Instituto Superior de Economia e Gestão, Universidade Técnica de Lisboa, Lisboa, Portugal.
- Smith, M. (1996) Neural Networks for Statistical Modeling. International Thomson Computer Press, Londres, Inglaterra.
- Tillema, F.; K. M. v. Zuilekom e M. F. A. M. v. Maarseveen (2006) Comparison of Neural Networks and Gravity Models in Trip Distribution. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, v. 21, n. 2, p. 104-119.
- Van der Waerden, P. J. H. J.; A. N. Rodrigues da Silva; H. J. P. Timmermans; M. Bérénos e G. R. Rocha (2008) Public Transport Planning Tools and their Data Requirements and Availability. Anais da 9th International Conference on Design and Decision Support Systems, Valkenswaard, Holanda.
- Van der Waerden, P. J. H. J.; A. W. J. Borgers; H. J. P. Timmermans e M. Bérénos (2005) In Search of the Public Transport Users: Towards Public Transportation Potential Maps. Anais do 84th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C.
- West, P. M., P. L. Brockett e L. L. Golden (1997) A Comparative Analysis of Neural Networks and Statistical Methods for Predicting Consumer Choice. Marketing Science, v. 16, n. 4, p. 370-391.
- Zhou, Y.; K. Viswanathan; Y. Popuri e K. Proussaloglou (2004) Transit Customers -Who, Why, Where, and How: A Market Analysis of the San Mateo County Transit District. Anais do 83rd Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C.
Datas de Publicação
-
Publicação nesta coleção
03 Out 2014 -
Data do Fascículo
Set 2012
Histórico
-
Recebido
25 Ago 2011 -
Aceito
26 Jan 2012 -
Revisado
16 Dez 2011