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dc.creatorSANTOS, Luiz José Rodrigues dos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3239051871599064por
dc.contributor.advisor1STOSIC, Borko-
dc.contributor.advisor-co1SOUZA, Adauto José Ferreira de-
dc.contributor.referee1CAMPOS, Paulo Roberto de Araújo-
dc.contributor.referee2CYSNEIROS, Francisco José de Azevedo-
dc.date.accessioned2016-08-03T14:07:42Z-
dc.date.issued2008-02-28-
dc.identifier.citationSANTOS, Luiz José Rodrigues dos. Generalização do modelo computacional de tráfego veicular IDM (Intelligent Driver Model). 2008. 61 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5172-
dc.description.resumoO tráfego urbano representa um fenômeno de grande importância sócio econômica, cuja modelagem de ponto de vista de previsão a partir de condições iniciais, ainda representa um desafio para a ciência moderna. Métodos computacionais (simulação computacional) representam uma ferramenta poderosa para modelagem e previsão de diversos efeitos, nos quais sistemas de equações diferenciais acopladas podem simular diversos fenômenos observados no sistema de tráfego. Em particular, uma grandeza de alto impacto para o gerenciamento e planejamento de rodovias é a capacidade veicular que elas podem suportar sem que aconteça o efeito de congestionamento, cuja descrição e previsão ainda não estão bem entendida. Neste trabalho, propõe-se uma generalização de um modelo microscópico computacional existente, o Intelligent Driver Model (IDM), aplicando uma distribuição de velocidades desejadas, onde torna-se possível medir de forma bastante realista a capacidade veicular de rodovias com múltiplas faixas, em função de parâmetros de modelo, que podem ser ajustados às observações reais.por
dc.description.abstractUrban traffic represents a phenomenon of great socioeconomic importance,whose modeling from the point of view of prevision on the basis of initial conditions, still represents a challenge for modern science. Computational methods (computer simulations) represent a powerful tool for modeling and prediction of a number of effects, where systems of coupled differential equations may be used to simulate different phenomena observed in traffic systems. In particular, a quantity of high importance for maintenance and planning of road systems is the vehicular capacity which can be supported without traffic jams, whose description and prevision is still not well understood. In this work, a generalization of an existing microscopic traffic model, the Intelligent Driver Model (IDM), is proposed by implementing a distribution of desired velocities, where it is shown that vehicle capacity of multiple lane roads can be measured in a rather realistic manner, as a function of model parameters,which may be adjusted to real observations.eng
dc.description.provenanceSubmitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-03T14:07:18Z No. of bitstreams: 1 Luiz Jose Rodrigues dos Santos.pdf: 1081987 bytes, checksum: 435fc2cb438881b9c3905e16b4b41ed0 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-03T14:07:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luiz Jose Rodrigues dos Santos.pdf: 1081987 bytes, checksum: 435fc2cb438881b9c3905e16b4b41ed0 (MD5) Previous issue date: 2008-02-28eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística e Informáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectTráfego urbanopor
dc.subjectSimulaçãopor
dc.subjectIntelligent Driver Modeleng
dc.subjectIDMeng
dc.subjectEstatística aplicadapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.titleGeneralização do modelo computacional de tráfego veicular IDM (Intelligent Driver Model)por
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada
Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada

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