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@MastersThesis{Santos:2018:GeVaTe,
               author = "Santos, J{\'e}ssica Domingues",
                title = "Mobilidade urbana em um dia t{\'{\i}}pico - (geo)grafos 
                         variantes no tempo",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2018",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2018-03-27",
             keywords = "redes Complexas, mobilidade urbana, (geo)grafos, complex network, 
                         urban mobility, (geo)graph, GeoCNEt.",
             abstract = "Um sistema complexo pode ser modelado atrav{\'e}s do conceito de 
                         rede complexa que, por meio de grafos, retrata um conjunto de 
                         conex{\~o}es com caracter{\'{\i}}sticas topol{\'o}gicas 
                         n{\~a}o completamente regulares nem mesmo completamente 
                         aleat{\'o}rias. No clima, na biologia, na sociologia e em muitas 
                         outras {\'a}reas, essas caracter{\'{\i}}sticas apresentam 
                         semelhan{\c{c}}as permitindo a reutiliza{\c{c}}{\~a}o das 
                         solu{\c{c}}{\~o}es a partir da generaliza{\c{c}}{\~a}o dos 
                         modelos. Este trabalho utiliza Redes Complexas para estudar 
                         mobilidade urbana. O campo de estudo {\'e} a cidade de S{\~a}o 
                         Jos{\'e} dos Campos, Brasil. Os dados reais de deslocamento 
                         consistem em uma pesquisa Origem-Destino: a cidade foi dividida em 
                         55 zonas de tr{\'a}fego e mais de 20 mil pessoas foram 
                         questionadas sobre o hor{\'a}rio de partida e chegada de cada 
                         viagem. O desenvolvimento foi dividido em 3 etapas: 
                         pr{\'e}-processamento, processamento e p{\'o}s-processamento. No 
                         pr{\'e}-processamento, um grafo de origem e destino com 
                         representa{\c{c}}{\~a}o matricial em 3 dimens{\~o}es, em 
                         linguagem C/C++, foi criado, no qual cada v{\'e}rtice representa 
                         uma zona de tr{\'a}fego, e as arestas s{\~a}o ponderadas pelo 
                         fluxo de pessoas, com varia{\c{c}}{\~a}o no tempo, totalizando 
                         24 matrizes, uma para cada hora do dia. No processamento, em C, 
                         foi utilizado a biblioteca igraph para calcular as medidas 
                         topol{\'o}gicas tais como grau (n{\'u}mero de conex{\~o}es), 
                         coeficiente de aglomera{\c{c}}{\~a}o (redund{\^a}ncia de 
                         conex{\~o}es entre vizinhos) e di{\^a}metro (maior menor 
                         dist{\^a}ncia) de uma rede de mobilidade ao longo de um dia 
                         t{\'{\i}}pico e tamb{\'e}m aplicamos o algoritmo walktrap para 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de comunidades. No p{\'o}s-processamento, 
                         utilizando o conceito de (geo)grafos, grafos representados com 
                         geolocaliza{\c{c}}{\~a}o, foi desenvolvido a GeoCNet, ferramenta 
                         que permite a cria{\c{c}}{\~a}o de um shapefile com as 
                         propriedades topol{\'o}gicas do grafo. A estrutura modular 
                         mostrou que no momento de alto fluxo a rede se torna muito 
                         conectada e a estrutura modular desaparece. Por outro lado, nos 
                         momentos de baixo fluxo, a rede apresenta estrutura modular bem 
                         definida e as as sub-regi{\~o}es da cidade s{\~a}o representadas 
                         pelas comunidades detectadas. ABSTRACT: A complex system can be 
                         modeled through the complex network concept that, by using graphs, 
                         represents a connection set with topological characteristics which 
                         are neither completely regular nor completely random. In 
                         sociology, biology, urban mobility and many other areas those 
                         characteristics show similarities which are useful for the reuse 
                         of the solutions from the models generalization. This work focused 
                         in the problem of Urban mobility, which in an unplanned urban 
                         growth scenario might generate negative impacts, like traffic 
                         jams, air pollution and infrastructure flaws. Based on real data 
                         for the city of S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos, the mobility of a 
                         typical day was represented. These data consist of an 
                         Origin-Destination survey: the city was divided into 55 traffic 
                         zones and more than 20 thousand people were asked about the time 
                         of departure and arrival of each trip. The development was divided 
                         in 3 steps, pre-processing, processing and post-processing. In 
                         preprocessing, an origin destination graph was generated with a 
                         3-dimension matrix representation, in language C++, in which each 
                         vertex represents a traffic zone and the edges are weighted by the 
                         flux of people, with 24 time variations, one for each hour of the 
                         day. In the processing, in C, the igraph library was used to 
                         calculate the topological properties such as degree (number of 
                         connections), clustering coefficient (neighbors redundancy) and 
                         diameter (longest distance) of a network of mobility over a 
                         typical day and we also applied the textit walktrap algorithm for 
                         community detection. In the post-processing, using the concept of 
                         (geo) graphs, graphs represented with geolocation, the GeoCNet was 
                         developed. It is a tool that allows the creation of a textit 
                         shapefile with the topological properties of the graph. The 
                         results of the dynamic behavior of urban mobility showed cohesive 
                         values of the calculated topological properties, highlighting 
                         areas with more concentrated flow and the analysis revealed that 
                         some communities persist throughout the day.",
            committee = "Calheiros, Alan James Peixoto (presidente) and Santos, Leonardo 
                         Bacelar Lima (orientador) and Quiles, Marcos Gon{\c{c}}alves 
                         (orientador) and Macau, Elbert Einstein Nehrer and Londe, Luciana 
                         de Resende and Carvalho, Tiago Jos{\'e} de",
         englishtitle = "Urban mobility in a typical day - time series using complex 
                         network",
             language = "pt",
                pages = "85",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/3QTL422",
                  url = "http://urlib.net/rep/8JMKD3MGP3W34R/3QTL422",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "23 nov. 2020"
}


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