AULA 5   GERAÇÃO VIAGENS
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AULA 5 GERAÇÃO VIAGENS


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H14
(1) Carro H21 H22 H23 H24
(2 ou mais) Carros H31 H32 H33 H34
Nº de Habitantes
O total de viagens para cada categoria é dado por :
T = tij x Hij
T = total de viagens produzida na zona i
tij = taxa de produção de viagens por domicílio na categoria \u201cij\u201d
Hij = Nº de Domicílio da categoria \u201cij\u201d
Hij = número de unidades por categoria
ETAPAS 
\uf097 As taxas de geração de viagens por categoria são
obtidas na fase de coleta de dados.
\uf097 Projeta-se o número de domicílios em cada categoria
para o ano horizonte (Di);
\uf097 Multiplicando-se a taxa de geração de viagens (t) pelo
número de domicílios previstos para cada categoria.
\uf097 Fazer o somatório destes produtos, para todas as
categorias, obtém-se o número de viagens geradas para
cada zona no futuro.
EXEMPLO 1
\uf097 Estime a quantidade de viagens produzidas na zona \u201cX\u201d.
Dados:
\uf097 Categoria 1: domicílio com três pessoas que possuem um carro
(total de 200)
Taxa diária de produção de viagem: 8,2 viagem/dia.
\uf097 Categoria 2: domicílio com duas pessoas que não possuem
carro (total de 40)
Taxa diária de produção de viagem: 1,05 viagem/dia
EXEMPLO 1
\uf097 Total de viagens produzida na Zona \u201cx\u201d ?
T = tij x Hij
\uf097 T categoria 1 = 8,2 x 200 (residências com 3 pessoas e com 1 
carro)
\uf097 T categoria 1 = 1640 viagens
\uf097 T categoria 2 = 1,05 x 40 (residências com 2 pessoas e sem 
carro)
\uf097 T zona categoria 2 = 42 viagens
\uf097 Total de viagens da zona \u201cX\u201d = 1682 viagens
EXEMPLO 2
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VANTAGENS DA ANÁLISE DE CATEGORIA 
\uf097 O uso de dados desagregados (modelos baseados nas
pessoas residentes e suas características
sócioeconômicas)
\uf097 Pode representar mais realisticamente o
comportamento humano do que os valores zonais;
BOA NOITE!
OBRIGADA!
Centro Universitário do Vale do Ipojuca
transportes2016unifavip@gmail.com (SENHA: Transportes)
REVISÃO
\uf097 Fator de Crescimento: estima-se o crescimento das
viagens para uma determinada zona aplicando-se um fator
de crescimento;
\uf097 Taxas de Viagens: determina-se o número de viagens pelo
tipo de ocupação do solo, cada tipo de atividade define-se
uma taxa de viagens;
\uf097 Análise de Categoria: determina-se o número de viagens
por separando diferentes categorias de residência e
características socioeconômicas , posteriormente, aplica-
se uma taxas de viagens por categoria;
MÉTODO DE REGRESSÃO
\uf097 É o modelo matemático mais usados pelos estatísticos para
investigar a relação entre duas ou mais variáveis.
OBJETIVO
\uf097 Obter uma equação que tenta estimar a condicional (valor
esperado) de uma variável y, dados os valores de algumas
outras variáveis x.
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TIPOS DE ANÁLISE DE REGRESSÃO
Regressão simples
\uf097 Consiste na determinação de uma função envolvendo
apenas duas variáveis:
y = a + bx
\uf097 y: variável dependente
\uf097 x: variável independente
\uf097 a \u2013 coeficiente, é o valor de y para x=0
\uf097 b \u2013 coeficiente, mede o acréscimo que y sofrerá
para uma unidade em x
TIPOS DE ANÁLISE DE REGRESSÃO
Regressão Múltipla
\uf097 Consiste na determinação de uma função envolvendo mais
de duas variáveis, sendo uma dependente e as demais
independentes.
y = a0 + a1 x1 + a2 x2... + anxn
\uf097 y: variável dependente
\uf097 x: variável independente
\uf097 a0 \u2013 coeficiente linear, é o valor de y para x=0
\uf097 a1...an \u2013 coeficiente angular, mede o acréscimo que y
sofrerá para uma unidade em x
VARIÁVEIS CONSIDERADAS NA PRODUÇÃO
DE VIAGENS
\uf097 Renda
\uf097 Propriedade de veículos
\uf097 Núm. de residência (População)
\uf097 Núm. de pessoas empregadas
\uf097 Núm. de pessoas em idade escolar
VARIÁVEIS CONSIDERADAS NA ATRAÇÃO DE
VIAGENS:
Área destinada à industria, comércio e outros
\uf097 Núm. de empregos
\uf097 Matrículas escolares
DIAGRAMA DE DISPERSÃO
O diagrama de dispersão é um gráfico onde pontos no espaço cartesiano XY
são usados para representar simultaneamente os valores de duas variáveis.
O eixo horizontal do gráfico representa a variável X e o eixo vertical
representa a variável Y.
Procura-se ajustar a melhor função que expresse o relacionamento
entre as variáveis x e y através do Método dos Mínimos Quadrados
(MMQ).
MÉTODO DOS MÍNIMOS QUADRADOS
\uf097 É o método de computação matemática pelo qual se
define a curva de regressão.
\uf097 Os pontos plotados no gráfico são regredidos a uma reta
que corresponde a menor distância possível entre cada
ponto e a reta.
\uf097 Pelo método calcula-se os coeficientes \u201ca\u201d e \u2018b\u201d da reta.
y = a + bx
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1. A reta de regressão (obtida pelo MMQ) é uma aproximação da
realidade, ela é um modo útil para indicar a tendência dos dados.
2. A reta obtida é útil (válida) para explicar a relação entre as
variáveis?
3. coeficiente de correlação, indica a força e a direção!
Reta definida pelo
método mínimos
quadrados perfeitos
EQUAÇÃO DA RETA DE REGRESSÃO COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO
É a medida do grau de relação entre duas variáveis através de r
(coeficiente de correlação de pearson)
O coeficiente de correlação deve ser usado como uma medida de
força da relação entre as variáveis
O valor de r pode varia entre -1 \u2264 r \u2264 +1 . Se for zero é nula
0 0,35 0,65 0,95 1,0
Fraca Média Forte
Muito
Forte
-1 -0,95 -0,65 -0,35
Muito
Forte Forte FracaMédia
INTERPRETANDO DO VALOR DE r
r > 0 (Correlação direta) r = 0 (Correlação nula) r < 0 (Correlação inversa)
Como achar o \u201cr\u201d
OU
INTERPRETANDO DO VALOR DE r
\uf097 Se R > 0, então as duas variáveis tendem a variar no mesmo
sentido, um aumento da variável x provoca um aumento da
variável y;
\uf097 Se R < 0, então as duas variáveis tendem a variar em sentido
negativo, um aumento da variável x provoca uma
diminuição da variável y;
\uf097 Se R = 1 ou R = -1, indicam a existência de uma relação
linear perfeita entre x e y, positiva ou negativa,
respectivamente;
\uf097 Se R = 0 indica a inexistência de uma relação linear entre x
e y.
COEFICIENTE DE DETERMINAÇÃO/EXPLICAÇÃO
\uf097 O coeficiente de determinação é igual ao quadrado do
coeficiente de correlação.
\uf097 Mostra o percentual da variação de y que é explicada
pela variação de x.
\uf097 r² = 0,91 (91% da variação de y (nº viagens) é explicada
pela variação de x (aumento de renda)).
ETAPAS DO MODELO
1. Coletar dados;
2. Obter o número de geração de viagens atual (ano
base);
3. Correlação de dados socioeconômicos (variáveis
independentes) com as viagens realizadas (variáveis
dependentes);
4. Determinação da função (equações) através de
software estatístico, planilha eletrônica (mínimos
quadrados), que relacionem os dados obtidos das
viagens geradas (ordenadas) no ano base, com as
características socioeconômicas (abscissa) para todas
as zonas de tráfego da área em estudo;
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ETAPAS DO MODELO
5. Verificação do modelo: coeficiente de correlação \u201cr\u201d
indicará o grau de relação entre duas variáveis (teste
de validade estatística);
6. Projeção dos dados socioeconômicos para o ano
horizonte com base em índices de projeção
resultantes de tendências observadas nos censos
populacionais e em apostas de crescimento
econômico;
7. Aplicação dos dados socioeconômicos, projetados
para o ano horizonte, aos modelos de simulação da
demanda de viagens;
EXERCÍCIO
CONCLUSÃO - QUAL USAR????
\uf097 A que for possível:
\uf097 Orçamento
\uf097 Dados disponíveis
\uf097 Tempo