Análise dos Padrões Espaço-Temporais de Validação em Sistemas de Transporte Público: Uma Abordagem Baseada em Mineração de Dados

A compreensão dos padrões espaço-temporais presentes no comportamento dos usuários de um sistema de transporte público é fundamental a um planejamento mais assertivo acerca das necessidades da população. Nesse sentido, o presente artigo tem como objetivo diagnosticar os padrões de deslocamentos temporal e espacial dos usuários da rede transporte público de Fortaleza, o mesmo configurado como aberto, tap-on e tronco-alimentado, apoiando-se em dados gerados previamente à pandemia. Para tal, foram utilizados dados de validações de novembro de 2018. Como método de diagnóstico dos padrões, os modelos de Machine Learning e Statistical Learning foram utilizados numa abordagem baseada em Data Mining. Como resultados, foi possível observar que as primeiras validações diárias dos usuários possuem um maior percentual de padrão tanto espacial quanto espaço-temporal quando comparadas às últimas validações diárias. Além de que dificilmente os usuários apresentam padrão espacial e temporal simultaneamente, sendo necessário uma atenção individual para ambos.