Scalable Data Analysis for Public Bus Systems - Morais, Mayuri A.; de Camargo, Raphael Y. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2020)
A mobilidade urbana por meio de transporte público de qualidade é um dos principais desafios para a consolidação de cidades inteligentes. Pesquisadores desenvolveram diferentes abordagens para melhorar a confiabilidade do sistema de ônibus e a qualidade das informações, incluindo algoritmos de previsão do tempo de viagem, avaliações do estado da rede e estratégias de prevenção de agrupamento de ônibus. As informações fornecidas por essas abordagens são complementares e podem ser agregadas para obter melhores previsões. Neste trabalho, propomos a arquitetura e apresentamos uma implementação protótipo de uma estrutura que permite a integração de várias abordagens, que chamamos de modelos, em modelos compostos escaláveis e eficientes.