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    Computação Cognitiva
    Computação Cognitiva
    Computação Cognitiva
    E-book76 páginas31 minutos

    Computação Cognitiva

    De Leonardo Guedes, Olegário C S Neto, Chrystian Sousa, Willgnner Santos

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    Sobre este e-book

    Várias cidades do Brasil sofrem uma expansão territorial e de habitantes constantemente, esse processo é chamado urbanização. Uma urbanização descontrolada gera muitas dificuldades, ressaltando a mobilidade do transporte público, visto que um vultoso número de cidadãos depende dessa mobilidade, temos por exemplo o transporte público de Goiânia, que abala diretamente a condição de vida dos passageiros. Para sua presciência é essencial um modelo capaz de espelhar o desempenho de sua demanda, proporcionado que o sistema atenda os usuários de forma aceitável. Conforto e segurança são algumas das exigências dos cidadãos quando disfrutam de um serviço público, como o transporte coletivo, no que tange ao conforto, espera-se que o transporte seja pontual e que não acumule demanda, provocando superlotação, uma maneira de alcançar níveis aceitáveis destes parâmetros é realizando um planejamento correto. Métodos computacionais passam a dar suporte à avaliação do desempenho de uma rede neural artificial na previsão de demanda de transporte público, permitindo assim um planejamento antecipado da distribuição da frota, ou até mesmo, pelo uso de Redes Neurais Convolucionais.
    IdiomaPortuguês
    EditoraClube de Autores
    Data de lançamento5 de nov. de 2021
    Computação Cognitiva

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      Computação Cognitiva - Leonardo Guedes, Olegário C S Neto, Chrystian Sousa, Willgnner Santos

      Apresentação

      Várias cidades do Brasil sofrem uma expansão territorial e de habitantes constantemente, esse processo é chamado urbanização. Uma urbanização descontrolada gera muitas dificuldades, ressaltando a mobilidade do transporte público, visto que um vultoso número de cidadãos depende dessa mobilidade, temos por exemplo o transporte público de Goiânia, que abala diretamente a condição de vida dos passageiros. Para sua presciência é essencial um modelo capaz de espelhar o desempenho de sua demanda, proporcionado que o sistema atenda os usuários de forma aceitável.

      Conforto e segurança são algumas das exigências dos cidadãos quando disfrutam de um serviço público, como o transporte coletivo, no que tange ao conforto, espera-se que o transporte seja pontual e que não acumule demanda, provocando superlotação, uma maneira de alcançar níveis aceitáveis destes parâmetros é realizando um planejamento correto.

      Métodos computacionais passam a dar suporte à avaliação do desempenho de uma rede neural artificial na previsão de demanda de transporte público, permitindo assim um planejamento antecipado da distribuição da frota, ou até mesmo, pelo uso de Redes Neurais Convolucionais.

      O sistema estudado foi o transporte coletivo da região metropolitana de Goiânia, mais especificamente a linha 001-Eixo anhanguera, onde foram obtidos dados de demanda de 2013 a 2016. Estes dados após analisados, diferenciados e normalizados, foram submetidos a rede neural artificial, obtendo resultados satisfatórios, porém passiveis de melhora, abrindo assim espaço para estudos futuros que podem melhorar o modelo preditivo obtido, além de também deixar espaço para estudos de técnicas para a distribuição da frota para que haja o escoamento eficiente da mesma. Assim, estudam-se os casos de previsão da demanda do transporte público de Goiânia, para torná-lo suscetível aos usuários do sistema.

      Sumário

      Introdução      9

      O Problema do Transporte Público      13

      Itens de Modelagem do Transporte Público      16

      Modelagem de Tráfego por Série Temporal      17

      Os Métodos e Modelos Cognitivos      19

      Séries Temporais      19

      Redes Neurais Artificiais      20

      Rede Neural Convolucional      24

      O Problema de Liberação de Frota      29

      Modelagem do Problema      34

      Aplicação da CNN 1D      36

      Análise da CNN de Liberação de Frota      47

      O Problema da Sazonalidade de Demanda      49

      Preparação dos dados      56

      Aplicação da RNA      63

      Análise da RNA de Sazonalidade de Demanda      68

      Referências Bibliográficas      71

      Introdução

      A partir de 2000, a simulação computacional vem assumindo uma importância cada vez maior como ferramenta de aquisição de conhecimento, com terminologias como Ciência de Dados, Computação Cognitiva, Aprendizagem Computacional (ou de Máquina) e derivações e desdobramentos dos métodos de Inteligência Artificial. Na simulação desenvolvida nos primórdios da Pesquisa Operacional, os problemas eram resolvidos por meio da obtenção dos melhores resultados possíveis para cada parte individual do modelo. Entretanto, à medida que a complexidade dos problemas cresceu, surgiu a necessidade de se utilizar uma abordagem mais sistêmica e generalista. (GAVIRA, M. O. 2003).

      As Redes Neurais

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