1. Identity statement | |
Reference Type | Report |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Holder Code | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identifier | 8JMKD3MGP3W34T/49S7KNP |
Repository | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.22.12.08 |
Last Update | 2023:09.22.12.17.50 (UTC) self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR |
Metadata Repository | sid.inpe.br/mtc-m21d/2023/09.22.12.08.28 |
Metadata Last Update | 2024:01.02.17.16.47 (UTC) administrator |
Citation Key | OliveiraMontSant:2023:AnReTr |
Title | Análise de redes de transporte e circulação no contexto de estratégias sustentáveis para o desenvolvimento regional na escala metropolitana |
Project | Análise de redes de transporte e circulação no contexto de estratégias sustentáveis para o desenvolvimento regional na escala metropolitana |
Year | 2023 |
Access Date | 2024, May 17 |
Type | RPQ |
Number of Pages | 10 |
Number of Files | 2 |
Size | 3014 KiB |
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2. Context | |
Author | 1 Oliveira, Brenddon Érick Andrade de 2 Monteiro, Antônio Miguel Vieira 3 Santos, Leonardo Bacelar Lima |
Resume Identifier | 1 2 8JMKD3MGP5W/3C9JGJN |
Group | 1 2 DIOTG-CGCT-INPE-MCTI-GOV-BR |
Affiliation | 1 Universidade Federal Fluminence (UFF) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN) |
Author e-Mail Address | 1 brenddonerick@id.uff.br 2 miguel.monteiro@inpe.br 3 santoslbl@gmail.com |
e-Mail Address | brenddonerick@id.uff.br |
Institution | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais |
City | São José dos Campos |
History (UTC) | 2023-09-22 13:04:34 :: simone -> administrator :: 2023 2023-12-18 23:44:41 :: administrator -> self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR :: 2023 2023-12-19 01:33:29 :: self-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR -> administrator :: 2023 2024-01-02 17:16:47 :: administrator -> simone :: 2023 |
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3. Content and structure | |
Is the master or a copy? | is the master |
Content Stage | completed |
Transferable | 1 |
Keywords | redes complexas redes de estradas comunicabilidade custo computacional Python complex networks road networks communicability computational cost Python |
Abstract | Um dos objetivos da análise de redes de transporte em uma cidade é encontrar manei- ras de mensurar os impactos de um desastre e estes processos demandam alto custo computacional. Existem diversas medidas que podem ser calculadas em uma rede de estradas, sendo uma delas a sua comunicabilidade. Neste trabalho, utilizamos três métodos diferentes para calcular o índice de comunicabilidade, denominados como método Série, Exponencial e Espectral. Ao lidar com redes de estradas de cidades inteiras, que possuem milhares de nós e arestas, faz necessário realizar uma análise para compreender qual método reduz o tempo no cálculo da comunicabili- dade da rede. Para conduzir este estudo, foi necessário desenvolver habilidades em programação utilizando a linguagem Python , estudar Redes Complexas e entender como elas modelam as redes de estradas. Obtivemos dados que demonstram que o método mais efi ciente em redes geradas aleatoriamente com 34 nós e 78 arestas é o método Série. O tempo para que este método realize a medição da comunica- bilidade da rede é aproximadamente 196 vezes menor que o tempo para o método Espectral e 6 vezes menor para o método Exponencial. Este tempo é obtido quando truncamos o método Série adicionando um novo limite superior chamado k∗, cujo valor calculado para esta rede específi caé 9. Ao fazer isto, estamos conside- rando somente os passeios entre os nós da rede com tamanho de até 9 passos. Por fi m, será discutido as limitações de medir a comunicabilidade em redes de estradas reais. ABSTRACT: One of the objectives of analyzing transportation networks in a city is to fi nd ways to measure the impacts of a disaster, and these processes require high computational costs. Several metrics can be calculated in a road network, communicability is one of them. In this work, we employed three diff erent methods to calculate the com- municability index, referred to as the Series method, the Exponential method, and the Spectral method. When dealing with entire cities road networks, which consist of thousands of nodes and edges, it becomes necessary to perform an anal- ysis to understand which methods reduce the time required for communicability calculation in the network. To conduct this study, it was necessary to develop pro- gramming skills using the Python language, study Complex Networks, and grasp how they model road networks. We demonstrate data that demonstrates that the most effi cient method for randomly generated networks with 34 nodes and 78 edges is the Series method. The time taken by this method to compute the communi- cability of the network is approximately 196 times shorter than the time taken by the Spectral method and 6 times shorter than the Exponential method. This time is achieved when we truncate the Series method by introducing a new upper limit called k∗ , which is calculated to be 9 for this specifi c network. By doing so, we are considering only walks between network nodes with a size of up to 9 steps. Finally, the limitations of measuring communicability in real road networks will be discussed. We fi nish by explaining the limitations of measuring communicability in real roads networks. |
Area | MET |
Arrangement 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGCT > Análise de redes... |
Arrangement 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > COEPE > PIBIC/PIBITI 2023 > Análise de redes... |
Arrangement 3 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Acervo PIBIC/PIBITI > PIBIC/PIBITI 2023 > Análise de redes... |
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source Directory Content | there are no files |
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4. Conditions of access and use | |
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5. Allied materials | |
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