Modelo estimativo de movimento de pedestres baseado em sintaxe espacial, medidas de desempenho e redes neurais artificiais

• Main Author: Zampieri, Fabio Lúcio Lopes
• Other Authors: Rigatti, Decio
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2007
• Subjects: Trafego de pedestres; Trafego : Rotas : Planejamento; Circulação urbana; Distribuição espacial : Movimento de pessoas; Desempenho urbano; Configuração espacial; Configuração urbana; Modelos espaciais : Centralidade urbana; Modelagem urbana; Espaço urbano; Redes neurais artificiais; Centro urbano : Santa Maria (RS); Pedestrians’ movement; Artificial neural networks; Urban models; Performance measures; Spatial syntax
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/8717

O movimento de pedestres está associado ao espaço em que ele acontece, de maneira local, onde cada calçada oferece vantagens físicas e de maneira global ao determinar rotas através dos caminhos da cidade. Entender como os pedestres escolhem as calçadas por onde se locomovem é essencial para determinar as características do ambiente necessárias aos espaços. Uma maneira de entender essas relações é através da criação de modelos urbanos, um modo de associar diretamente os atributos aos fenômenos. Buscou-se analisar metodologias utilizadas em modelos de pedestres, bem como novas tecnologias incorporadas a eles, para avaliar a movimentação peatonal urbana em áreas centrais de tecido tradicional. Dentre as metodologias observadas, aquelas que mais se adequaram para entender os fatores contidos no espaço urbano foram a sintaxe espacial e as medidas de desempenho dos passeios. A sintaxe se destaca por relacionar o efeito da malha urbana como indutora do movimento de pedestres, e as medidas de desempenho por criarem maneiras de avaliar a qualidade do passeio. Esta pesquisa procura compatibilizar esses dois métodos de abordar o movimento para descrever e compreender as relações entre o espaço e o fluxo de pedestres na área central da cidade de Santa Maria-RS. As variáveis do espaço urbano foram processadas com as redes neurais artificiais, uma tecnologia inovadora com muito potencial na área de modelagem urbana, por sua aptidão de aprendizado a partir de exemplos - fenômenos que não possuem regras explícitas - e processamento em paralelo dos dados - todas as variáveis se influenciam ao mesmo tempo para resultar no fenômeno estudado. Os resultados obtidos mostraram-se pertinentes às bases teóricas e contribuem para a explicação do movimento natural em cidades. === The pedestrians’ movement is associated to the space where it happens, on a local way, where each sidewalk offers physical advantages and in a global way when determining routes through the city roads. To understand how the pedestrians choose the sidewalks where they will move around is essential to determine the ambient characteristics that are necessary on the spaces. A way of understanding these relations is by creating urban models, a way of associating directly the attributes to the phenomena. It was tried to analyze methodologies used in pedestrians' models, as well as new technologies incorporated to them, to evaluate the urban pedestrian movement at central areas of the traditional cities. Among the observed methodologies, those which were more appropriated to understand the factors contained in the urban space were the spatial syntax and the measures of sidewalks performance. The syntax stands out by relating the effect of the urban grid as the factor that induces the pedestrians’ movement and the performance measures because they create forms of evaluating the sidewalk’s quality. This research attempts to make compatible those two methods of approaching the movement to describe and to understand the relations between the space and the pedestrians' flow in the central area of Santa Maria-RS The urban space variables were processed with the artificial neural networks, an innovative technology with a lot of potential in the urban modeling area, on account of its learning aptitude starting from examples - phenomena that don't have explicit rules - and the parallel processing of the data - all the variables influence each other at the same time to result in the studied phenomenon. The obtained results were shown pertinent to the theoretical bases and they contribute to the explanation of the natural movement in cities. The results were shown pertinent to the theoretical bases and they contribute to explaining the natural movement in the cities.