Análise do padrão de comportamento de pedestres em travessias semaforizadas

Esta dissertação apresenta um modelo conceitual do padrão de comportamento de pedestres em travessias semaforizadas. O modelo propõe uma estrutura de classificação dos pedestres de acordo com suas atitudes ao atravessar uma via. A análise envolve a consideração de fatores que podem influenciar as decisões dos pedestres sobre onde e quando iniciar a trajetória de travessia. O uso adequado das travessias semaforizadas é definido como conformidade de travessia. A conformidade de travessia pode ser de dois tipos: espacial, relacionada à localização em que o pedestre atravessa a via e, temporal, relacionada ao momento em que o pedestre decide iniciar a travessia. O modelo conceitual foi aplicado na área central da cidade de Porto Alegre. Com o objetivo de estimar as conformidades de travessia foram realizadas modelagens com redes neurais artificiais. Esta ferramenta proporciona o entendimento de problemas com alto grau de complexidade, que agregam variáveis com relações não-lineares entre si. As variáveis utilizadas na modelagem foram (i) gap máximo, (ii) gap crítico, (iii) 85° percentil de gaps, (iv) volume de pedestres, (v) volume de veículos, (vi) velocidade de veículos, (vii) largura da via, (viii) largura da travessia e, (ix) tempo de espera pelo verde no semáforo. Os resultados demonstraram que as características particulares de cada local têm influência nas conformidades de travessia. As análises de sensibilidade dos modelos indicaram que as variáveis relacionadas às características locais de geometria e condições de entorno das travessias exercem maior influência sobre a conformidade de travessia espacial. Por outro lado, a modelagem indicou que as características do regime do tráfego são os aspectos mais importantes na determinação da conformidade de travessia temporal.

Orpheo : uma estrutura de trabalho para integração dos paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado

Esta tese apresenta contribuições ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de técnicas automatizadas – ou semi-automatizadas – otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o já, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que o tornam mais fácil de ser realizado. A partir dessa visão, bem conhecidos algoritmos de Estatística e de Aprendizado de Máquina passam a funcionar com desempenho aceitável sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma, tarefas como coleta, limpeza e transformação de dados e seleção de atributos, parâmetros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execução. A contribuição principal desta tese consiste na aplicação dessa visão para a otimização da descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados. Adicionalmente, são apresentadas algumas contribuições sobre o Modelo Neural Combinatório (MNC), um sistema híbrido neurossimbólico para classificação que elegemos como foco de trabalho. Quanto à principal contribuição, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados, em geral, é dividida em dois subprocessos: identificação de agrupamentos (aprendizado não-supervisionado) seguida de classificação (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem às tarefas de rotulagem dos itens de dados e obtenção das correlações entre os atributos da entrada e os rótulos. Não encontramos outra razão para que haja essa separação que as limitações inerentes aos algoritmos específicos. Uma dessas limitações, por exemplo, é a necessidade de iteração de muitos deles buscando a convergência para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize várias leituras da base de dados, o que, para Mineração de Dados, é proibitivo. A partir dos avanços em DCBD, particularmente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o número de acessos na realização do processo completo. Nossa contribuição, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integração dos dois paradigmas e a implementação de um protótipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificação de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificação. É também apresentada uma aplicação no mapeamento de áreas homogêneas de plantio de trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com relação às contribuições sobre o MNC são apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma redução significativa do tamanho do modelo após o aprendizado; (b) um estudo sobre a redução da complexidade do modelo com o uso de máquinas de comitê; (c) uma técnica, usando o método do envoltório, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistências e perda de conhecimento que podem ocorrer na construção do modelo.

Estrutura e heterogeneidade da paisagem de uma unidade de conservação no nordeste do Pantanal (RPPN SESC Pantanal), Mato Grosso, Brasil : efeitos sobre a distribuição e densidade de antas (Tapirus terrestris) e de cervos-do-pantanal (Blastocerus dichotomus)

A RPPN SESC-Pantanal, em Barão de Melgaço, MT, apresenta características em grande parte associadas à fisionomia do cerrado, com áreas mais secas em relação às regiões localizadas mais ao sul e a oeste do Pantanal. O mapa de cobertura do solo, produzido através de classificação não-supervisionada de imagens de satélite, identificou 18 classes de cobertura e nove domínios fisionômicos, que correspondem a uma representação sintética da distribuição das unidades da paisagem na Reserva. O desenvolvimento apropriado de estratégias de manejo e de conservação fundamenta-se principalmente no conhecimento da fauna regional, ressaltado pela sua abundância e formas de uso da área. A anta, Tapirus terrestris, e o cervo-do-pantanal, Blastocerus dichotomus, são elementos bastante comuns na paisagem da RPPN. A estimativa do tamanho da população de antas na região de estudo foi de 581 indivíduos; a densidade (0,71 ind./km2), no conjunto das fisionomias florestais da região, foi 92% mais elevada do que para as formações campestres (0,37 ind./km2). O tamanho populacional estimado para o cervo-do-pantanal foi de 135 indivíduos (0,44 ind./km2) para o período seco, e 157 indivíduos (0,73 ind./km2) para o período úmido. Com base nos modelos de distribuição gerados, nos resultados obtidos via o Índice de Seleção e nas estimativas de densidade, pode-se inferir sobre a qualidade dos hábitats para as espécies. As Matas com Acuri (Scheelea phalerata) são de elevada importância para T. terrestris, embora a espécie tenha ampla distribuição na Reserva. B. dichotomus tem sua maior população no Pantanal e, na Reserva, está em condição peculiar em relação à descrita como característica para a espécie: ocupa hábitats mais secos do que na maior parte de sua área de ocorrência Os hábitats campestres, relacionados à presença de murundus, foram selecionados positivamente pela espécie. A análise espacial em diferentes escalas foi fundamental para evidenciar a importância de corpos d’água (tanques ou baías) na previsão da ocorrência da espécie: as zonas de maior probabilidade dispõem-se na forma de núcleos centrados na rede de tanques, na área central da Reserva e nas adjacências de baías na porção leste da UC. As análises demonstraram uma hierarquia no uso dos hábitats, tanto para T. terrestris quanto para B. dichotomus, permitindo identificar zonas onde as chances são maiores de ocorrência das espécies, uma expressão de conjuntos de fatores que devem se aproximar do ótimo para as espécies no contexto da paisagem estudada.

Estrutura de capital : restrição financeira e sensibilidade do endividamento em relação ao colateral

A principal conclusão para o endividamento é que as firmas apresentam sensibilidade à variação do colateral independentemente de seu status financeiro. Quanto à variável estoque de liquidez e eventos de stress, os resultados diferem conforme o critério de classificação das firmas utilizado. Tais resultados são justificados em razão de as firmas brasileiras serem dependentes dos bancos, do modelo operacional bancário e da elevada volatilidade da economia brasileira vivida no período investigado. Em mercados com assimetria informacional, as decisões de investimento são sensíveis à disponibilidade de recursos internos, em vez de depender exclusivamente da apresentação do valor presente líquido positivo, a uma determinada taxa de custo médio ponderado de capital. Nesse mesmo ambiente, as decisões de financiamento também são sensíveis à disponibilidade de colateral. Este estudo investiga empiricamente as firmas brasileiras que compõem a base de dados da Economática, excluídas as instituições financeiras, no período de 1990 a 2003, quanto aos seguintes aspectos: existência de sensibilidade do estoque de liquidez em relação à geração de caixa para gerar colateral; sensibilidade do endividamento em relação à variação do colateral; sensibilidade do endividamento e da performance das firmas nos momentos de stress determinado pelas ações da política econômica, como fortes variações na taxa de juros ou de câmbio. Para realizar o estudo, procedeu-se à classificação a priori das firmas, de acordo com o seu status financeiro de constrained ou unconstrained.