Palestra no STT apresenta técnicas para análise e controle de empresas de ônibus

O Departamento de Engenharia de Transportes (STT) da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC) da USP recebe na próxima terça-feira, dia 26, às 15 horas, o professor da Universidade do Porto (Portugal), João Mendes Moreira, que irá proferir a palestra Aprendizado de máquina para melhorar o planejado e o controle em empresas de ônibus.

 

Moreira veio ao campus da USP em São Carlos a convite do professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), André Ponce de Léon, para ministrar uma palestra sobre o mesmo assunto, a qual ocorreu no último dia 13. Devido ao amplo interesse comum com pesquisas desenvolvidas no STT, a apresentação repete-se, agora na EESC, por intermédio do professor José Reynaldo Setti.

 

Tendo como público-alvo pesquisadores da área de engenharia de transportes e de engenharia de computação que estiverem interessados em problemas de engenharia de transportes, o evento ocorrerá no Anfiteatro I do STT, localizado no campus 1 da USP em São Carlos, situado na Av. Trabalhador são-carlense, 400. Não é necessária inscrição prévia para participar.

 

Sobre a apresentação

eesc onibus site

Pelo final da década de 1990 e início deste século, empresas de ônibus por todo o mundo, em especial nos países mais desenvolvidos, instalaram nos seus veículos dispositivos receptores do sistema de posicionamento global (em inglês global positioning system, GPS). As informações coletadas sobre a maneira como os ônibus operam abriram a possibilidade de melhorar o planejamento e o controle dos transportes. Nessa palestra serão apresentados três trabalhos diferentes nesse âmbito:

 

1. O primeiro deles trata sobre a previsão de tempos de viagem para o longo prazo, usando métodos considerados o estado da arte, e conjuntos de modelos heterogêneos (heterogeneous ensemble learning);

2. A segunda investigação é sobre a identificação dos horários mais indicados para cada dia como, por exemplo, agendas diferentes para finais de semana e dias úteis.  Esse trabalho utiliza 'clustering' de sequências de dados, 'clustering' consensual e indução de regras;

3. No terceiro trabalho é apresentada uma técnica para evitar que dois ônibus que percorrem o mesmo trajeto cheguem à mesma parada simultaneamente. Esse problema, conhecido por 'bus bunching', cria uma imagem ruim da empresa perante o público em geral. São combinadas técnicas de regressão off-line e on-line para permitir detectar problemas de 'bus bunching' em tempo real antes que eles efetivamente aconteçam.

 

[+] informação

Secretaria de Pós-Graduação do STT
Tel.: (16) 3373-9617
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Foto: Marcos Santos / USP Imagens

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