Modelo de previsão de demanda baseado em redes neurais artificiais para projetos de transporte de passageiros

Resumo

Considerando que a demanda de passageiros é um dos principais riscos nos empreendimentos de infraestrutura de transporte de passageiros sobre trilhos, este trabalho objetiva propor um modelo de previsão de demanda, baseado em redes neurais artificiais, de forma a contribuir com a gestão de projetos ainda em sua fase de planejamento antecipado. Para isso, foi utilizado o delineamento do tipo expost facto, numa pesquisa do tipo descritiva com abordagem quantitativa, em que o grupo de investigação foi formado pelas estações de metrô e de trem da Região Metropolitana de São Paulo. Foram propostas 12 arquiteturas de RNA com 15 configurações diferentes, totalizando assim 180 processos de treinamento, teste e validação. Para cada uma das arquiteturas, foi identificado o menor erro médio quadrado percentual obtido; e para a melhor arquitetura, com uma camada oculta, foi realizada a análise de relevância, pelo método de Garson, das 4 variáveis de entrada do modelo: a população; o número de matrículas escolares; o número de empregos; e a renda per capita. Com o modelo proposto, espera-se contribuir à teoria ao somar aos modelos de previsão de demanda utilizando uma metodologia robusta e, para os gestores, servir como ferramenta de auxílio nos estudos de viabilidade econômico-financeiro desses empreendimentos, ainda em sua fase de planejamento antecipado, como uma ferramenta de tomada de decisão de investimento.

Palavras-chave:
Gestão de projetos; Planejamento antecipado de projeto; Previsão de demanda; Redes neurais artificiais