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Estatística
Título: UMA ANÁLISE VISUAL DOS DADOS DE GPS DOS ÔNIBUS NO RIO
Autor: BRUNO GUBERFAIN DO AMARAL
Colaborador(es): HELIO CORTES VIEIRA LOPES - Orientador
Catalogação: 19/JUL/2016 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Notas: [pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26912&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=26912&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26912
Resumo:
O tema Cidades Inteligentes é um assunto de interesse para gestores públicos e pesquisadores. Desenvolver cidades mais inteligentes é um dos desafios para o futuro próximo devido à crescente demanda por serviços públicos. Em particular, o transporte público é um dos aspectos mais visíveis de uma cidade viva e, portanto, a sua implementação deve ser muito eficiente. O sistema de transporte público da cidade do Rio de Janeiro é historicamente deficiente, principalmente porque ele é baseado em um antigo sistema de ônibus. Para melhorá-lo, a Prefeitura tomou algumas ações, como o desenvolvimento de um projeto de dados aberto que mostra, a quase a cada minuto, a posição instantânea de todos os ônibus na cidade. Embora não seja uma nova tecnologia, esta é a primeira iniciativa a ser desenvolvida no Rio. Neste trabalho, são aprsentadas ferramentas simples para a exploração visual deste grande conjunto de dados com base em informações históricas, que chega a um total de mais de um bilhão de amostras. Com essas ferramentas, um usuário será capaz de verificar as tendências, identificar padrões e localizar anomalias nesta grande quantidade de dados de GPS dos ônibus.
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