Previsão de velocidades de tráfego com rede neural LSTM encoder-decoder

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Previsão de velocidades de tráfego com rede neural LSTM encoder-decoder

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Douglas Zechin / Matheus Basso do Amaral / Helena Beatriz Bettella Cybis

Este artigo tem como objetivo propor uma modelo de previsão de velocidades para um trecho de rodovia na cidade de Porto Alegre, que apresenta congestionamentos diariamente por conta de gargalos. Para realizar as previsões foram utilizados dados de tráfego e variáveis ambientais, como intensidade de chuva, acidentes e eventos atípicos. Propôs-se então um modelo de rede neural com arquitetura encoder-decoder e camadas long short-term memory (LSTM), que possuem a característica de estabelecer relações de longa dependência temporal entre as variáveis de entrada, sendo pertinentes para aplicações na área de Transportes. Como contribuições adicionais, avaliou-se a qualidade das previsões para diferentes horizontes de predição e regimes de tráfego, e comparou-se a capacidade e as curvas de probabilidade de breakdown calculadas com dados de campo e previstos. A metodologia apresentou desempenho satisfatório com base em ambos os critérios, sendo capaz de fazer boas previsões mesmo em situações críticas de tráfego.