Previsão de tráfego a partir de consumo energético nas residências

24/07/2018 - SCAMBO

O que fazer quando a informação obtida pelos dados de tráfego se tornam exaustivas? O Google Maps parece funcionar bem para o usuário das vias, mas para uma gestão proativa de tráfego são necessárias algumas previsões adicionais. Olhar para o consumo de eletricidade pode ser uma boa opção, segundo Sean Qian, diretor do Mobility Data Analytics Center da Universidade de Carnegie Mellon, nos Estados Unidos.

Uma pesquisa recente comandada por Qian mostra a relação entre o consumo energético durante a noite e a intensidade de tráfego na manhã seguinte. A lógica é simples, moradores que demonstram consumo energético baixo entre meia noite e 5 h, seguido de um acréscimo às 5:30 h, provavelmente estarão nas ruas durante o horário de pico. Por outro lado, se o comportamento energético ainda é intenso entre meia noite e 2 h, essas pessoas deverão estar dormindo por volta das 7 h. Assim, é possível identificar os polos de geração de demanda por transporte durante a manhã.

O modelo, que conta com machine learning, é capaz de prever com mais acurácia qual o horário de pico de trânsito, e representa um passo a mais na previsão do comportamento humano. Qian pontua que, do ponto de vista do planejamento das cidades, o modelo pode ajudar a prever o tráfego em situações improváveis, as quais não existem dados do passado para se basear (acidentes, condições climáticas extremas, mudança de preços de pedágios), dessa forma o tráfego poderá ser gerido proativamente, a depender das variações do dia-a-dia, visando melhorar a mobilidade urbana.

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