CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / O crescente aumento da frota de veÃculos particulares e a concentraÃÃo de deslocamentos decorrentes da implantaÃÃo de PÃlos Geradores de Viagens tÃm comprometido as condiÃÃes de mobilidade nas Ãreas urbanas dos municÃpios brasileiros. Um dos pontos crÃticos tratados pela Engenharia de TrÃfego sÃo os conflitos observados nas interseÃÃes em nÃvel, que sÃo tratados com a utilizaÃÃo de dispositivos de controle como a sinalizaÃÃo âPAREâ, mini-rotatÃrias e semÃforos. Este Ãltimo recurso à recomendado em vÃrios manuais de trÃfego com base nos volumes de trÃfego, nÃveis de atraso e Ãndices de acidentes observados na interseÃÃo, sem, entretanto estabelecer qual tecnologia de controle a ser utilizada. Esta pesquisa de mestrado propÃe um mÃtodo para hierarquizar numa rede semafÃrica, quais interseÃÃes devem prioritariamente receber atualizaÃÃo em sua tecnologia de controle. à realizado um estudo de caso na cidade de Fortaleza, onde sÃo analisados semÃforos que atualmente possuem uma programaÃÃo em tempo fixo, identificando aqueles que sÃo prioritÃrios para a substituiÃÃo pela tecnologia centralizada em tempo real. Este trabalho foi desenvolvido utilizando a metodologia MulticritÃrio de Apoio à DecisÃo (MCDA), permitindo a identificaÃÃo dos aspectos considerados relevantes no contexto decisÃrio, segundo o julgamento de valor dos tÃcnicos do Controle de TrÃfego em Ãrea de Fortaleza â CTAFOR. / The intensive fleetâs increase and the trips generated after the implementation of Trips Generators Poles have made worse the mobility in the urban areas of Brazilian cities. One of the most important items studied by Traffic Engineering are the observed conflicts in intersections, in which some control features can be seen: STOP sign, small-roundabouts and traffic lights. The latest are recommended to be installed by several traffic manuals, based in traffic flows, delay levels and accidents observed in the intersection, though those manuals donât indicate which traffic light control technology shall be used. This Master Dissertation presents a methodology to hierarchize, in a traffic light network, which intersection must receive an update technology in its traffic control dispositive. The City of Fortalezaâs fixed-time traffic light network is analyzed to produce a rank indicating the intersections that need an up-to-date real-time centralized traffic control instead of fixed-time technology. This work was developed using Multi-Criteria Decision Analyzes (MCDA), allowing the knowledge of the relevant aspects in the decision context, according to the value judgments from the Fortalezaâs Traffic Lights Department (CTAFOR) staff.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Para melhorias do sistema rodoviÃrio, tanto no que se refere à infra-estrutura quanto à operaÃÃo, à necessÃrio a realizaÃÃo de estudos e planejamento, buscando a melhor utilizaÃÃo dos recursos existentes. Para tanto, faz-se o uso de uma importante medida de trÃfego, o volume veicular. Os dados de trÃfego sÃo coletados por meio manuais ou eletrÃnicos, porÃm, ambos podem apresentar falhas e nÃo coletar os dados em sua totalidade. No caso dos equipamentos eletrÃnicos de contagem, a coleta contÃnua pode formar uma sÃrie histÃrica, que, devido a nÃo coleta, gera falhas ao longo da base de dados, as quais podem comprometer os estudos embasados nestas informaÃÃes. Este trabalho busca, portanto, realizar anÃlises de mÃtodos empregados para estimaÃÃo destes valores faltosos, buscando conhecer o modelo mais eficaz para a variÃvel Volume MÃdio DiÃrio dos dados obtidos pelos postos de contagem contÃnua instalados nas rodovias estaduais do CearÃ. Os modelos de estimaÃÃo aplicados neste trabalho sÃo os modelos ARIMA de anÃlise de sÃries temporais, e modelos simples, que apresentam aplicaÃÃo menos complexa e processamento mais rÃpido, enquanto que o ARIMA demanda maior conhecimento especÃfico do profissional que o utiliza. Assim, o mÃtodo mais eficaz aqui considerado foi o que obteve menores erros apÃs aplicaÃÃo do modelo. Para estas aplicaÃÃes foram selecionados quatro postos permanentes, de acordo com o percentual de dados vÃlidos e sua localizaÃÃo, buscando a utilizaÃÃo de postos em pontos representativos do estado. O melhor modelo encontrado foi o ARIMA (1,0,1)7 (com erro mÃdio de 1,816%), porÃm, um dos modelos simples, o MS2, obteve resultados prÃximos aos do ARIMA (erro mÃdio 1,837%), e tambÃm pode ser considerado satisfatÃrio para aplicaÃÃo na imputaÃÃo de valores faltosos. / In order to improve the road system, with regard to its infrastructure and operation, it is necessary to perform studies and planning, by seeking the best use of existing resources. Therefore an important traffic measure is used, i.e., vehicle volume. Traffic data is collected either manually or electronically; however both ways can fail and not collect all data. In the case of electronic counting equipment, the continuous data collection may form a time series, which produces failures in the database due to non-collection, which can compromise the studies based on this information. Therefore this work aims to perform analysis of methods used to estimate these missing values, by trying to know the most effective model for the Average Daily Volume variable of the data obtained by the continuous counting stations installed in the state highways of CearÃ. The estimation models used in this work are the ARIMA models for time series analysis, and simple models, which present a less complex application and a faster processing, while the ARIMA requires more specific knowledge of the professional who uses it. The most effective method considered herein was the one that obtained smaller errors after the application of the models. Four permanent counting stations were selected for these applications, according to the percentage of valid data and its location, by seeking the use of stations in representative points of the state. The best model found was ARIMA (1,0,1)7 (with an average error of 1.816%), however one of the simplest models, MS2, produced results similar to those of ARIMA (an average error of 1.837%), and it can also be considered suitable for application in the allocation of missing values.