The aim of the thesis Development of Smart Cities in the region of Latin America applied on the case of Mexico City and Rio de Janeiro stands on their comparison provided according to application of six axes smart city concept. Both cities provide their individual approach in their formulation and implementation of smart city initiative. According to this comparison this paper will prove that even though that there is not yet a uniform smart city definition there are indicators according to which it is possible to form a general a framework to identify smart cities. This framework will be important to prove several things about smart cities. They will be necessary for the future growth of humanity as cities become more and more important. This will happen by allowing for better functioning of cities and better use of existing resources. These cities will start to operate for their citizens in ways that lessen the impact of the environment while allowing cities to grow across multiple sectors while improving quality of life among a city s residents. This implementation of ITC technologies will prove a rising tide that will lift the city s poor by empowering their economic lives by improving quality of life and giving better access to resources. The comparison of the two cities will also prove that Rio de Janeiro through its many smart initiatives is further along in its path to becoming a smart city than Mexico City. The difference between the two will also prove just how important smart cities are to the region s future. Mexico City s projects have not been as holistic as those taken in Brazil s largest city. Rio de Janeiro s implementation of projects like COR have transformed the city allowing it to become one of the smartest cities in the region and the world. The COR has implemented ITC technologies and initiatives that have transformed every sector of the six-axes approach model.

This paper aims to assess the limits of urban fabric for the autonomous vehicles and demands of AVs on the infrastructure. It includes the existing road situation and required transformation for successful adaptability of this smart mobility in future. It is predictable that the cities ought to be reshaped before this advanced autonomous technology takes over our roads and makes the current vehicular mobility less popular or perhaps obsolete. To host AV´s, the future city will have to be smart and data-driven. This paper also discusses different aspects of autonomous vehicle technology and their suitability. For the roads and networks to be suitable for self-driving vehicles, the infrastructure will surely be upgraded according to the level of automation that will rule the roads in a specific location. Three standard models are developed in attempt to create different scenarios for successful operation of driverless cars on roads of various functional natures. First of all, the paper introduces the concept of smart cities and its components. Then it unfolds the technological aspects of autonomous mobility and its related challenges. After a brief overview of the basic concepts, the paper primarily discusses the demands of autonomous vehicles on infrastructure in terms of standard road widths, lanes, geometry, complexity, parking needs and trafficability. The paper further proceeds with case studies from three different geographical locations. The model scenarios are implemented on these cities to evaluate possibility of their existing infrastructure to accommodate self-driving cars. These hybrid model scenarios are crucially important part of this research as they contribute to final conclusions and suggestions. However, they need further development and work in near future for further research in this field.

Over the last decade, Ubiquitous Real-time Passenger Information (URTPI) has become popular among public transport passengers. The effectiveness of URTPI and hence the value of the investments into the necessary systems can be increased with a clear understanding of how URTPI influences passenger behaviour. However, such an understanding is still limited and fragmented. In particular, very little is known about the impact of URTPI on route choice. This study fills this gap evaluating the impact of URTPI on bus passengers' route choice. A revealed preference survey methodology was adopted for data collection and two questionnaire surveys targeting bus users were carried out. Categorical Regression and discrete choice models, such as Binary Logit Model and Multinomial Logit Model, have been applied to analyse the survey data. The study reveals that trip length, passenger age and profession are the main factors influencing the use of URTPI.Having access toURTPI, the frequency of its use is strongly influenced by the attributes of information and social norms. Bus arrival time and bus stop location are the two most important contents of information. Changing time ofdeparture from the start and the boarding time are the two most popular actions taken by bus passengers after consulting URTPI. Passengers' decisions are influenced by information on bus arrival time, bus route, and walking distance. As a result of the impact of URTPI on passengers' choices, the demand distribution for bus runs could potentially be changed by 33% and for bus lines by 22%. The overall network demand distribution could be affected in 42% of cases as a result of consulting URTPI.This study implicates that while investing in tailoring the sources of URTPI, passengers' preferred attributes and contents of information should be considered. Transport planners and operators should take the potential impact of URTPI into account to make better predictions of the PT demand distribution.

The purpose of our thesis was to examine citizens' attitude in a smaller city to new digital innovations, specifically autonomous vehicles and carpools, as well as opinions about citizens' participation. Through a web-based questionnaire, which was distributed on social media, as well as a discussion group on Facebook, an understanding was formed about the human acceptance, motivation factors, views and mobility habits. This was then analyzed to create an understanding of how a citizen dialogue should be conducted in social media. In line with this, we examined whether connections regarding human acceptance of new digital innovations can be affected, depending on how the dialogue is conducted and how much information the citizens are provided with. The result showed a clear relationship between knowledge and attitude, where a little knowledge created a more negative opinion. Other interesting discoveries that were identified, were that people see both problem areas and opportunities with a more digitized society. We also found how the respondents wanted increased participation, and that citizens' views are taken into account and have a clear impact on urban development. Finally, we conclude that the degree of citizens' participation and how the dialogue is conducted, shape their acceptance and understanding of changes in society and mobility solutions. The research area on human acceptance, participation and dialogue on autonomous vehicles and carpools is an emerging area of research. This means that the essay is exploratory which can enable further and more in-depth research. / Syftet med vår uppsats var att undersöka medborgare i en mindre stads inställning till nya digitala innovationer, specifikt autonoma fordon och bilpooler, samt åsikter kring medborgares delaktighet. Genom ett webbaserat frågeformulär, som distribuerades på sociala medier, samt en diskussionsgrupp på Facebook, bildades uppfattning kring människans acceptans, motivationsfaktorer, synpunkter och mobilitetsvanor. Sedan analyserades detta för att skapa en förståelse kring hur en medborgardialog bör föras i sociala medier. I linje med det undersöktes även samband om människans acceptans till nya digitala innovationer påverkas, beroende på hur dialogen förs och hur mycket information medborgarna tillhandahålls. Resultatet visade en tydlig relation mellan kännedom och inställning, där en liten kännedom skapade en mer negativ åsikt. Andra intressanta upptäckter som identifierades var att människor ser både problemområden och möjligheter med ett mer digitaliserat samhälle. Vi fann även att respondenterna önskade en ökad inkludering, samt att medborgares synpunkter beaktas och har en tydlig påverkan inom stadsutveckling. Avslutningsvis drar vi slutsatsen att graden av medborgarnas delaktighet och hur dialogen förs, formar deras acceptans samt förståelse för samhällsomställningar och mobilitetslösningar. Forskningsområdet kring människans acceptans, delaktighet och dialog kring autonoma fordon och bilpooler är ett växande undersökningsområde. Det gör att uppsatsen är explorativ vilket kan möjliggöra ytterligare och en mer djupgående forskning.

Researchers have estimated a 20-percentage point increase in the world’s population residing in urban areas between 2011 and 2050. The increase in denser cities results in opportunities and challenges. Two of the challenges concern sustainability and mobility. With the advancement in technology, smart mobility and car-sharing have emerged as a part of the solution. It has been estimated by research that car-sharing reduces toxic emissions and reduces car ownership, thus decreasing the need for private cars to some extent. Despite being a possible solution to the future’s mobility challenges in urban areas, car-sharing providers suffer from profitability issues. To keep assisting society in the transformation to sustainable mobility alternatives in the future, profitability needs to be reached. Two central challenges to address to reach profitability are user segmentation and demand forecasting. This study focuses on the latter problem and the aim is to understand the demand of different car types and car-sharing users’ individual demands. Quantitative research was conducted, namely, time series analysis and binary classification were selected to answer the research questions. It was concluded that there are a trend, seasonality and residual patterns in the time series capturing bookings per car type per week. However, the patterns were not extensive. Subsequently, a random forest was trained on a data set utilizing moving average feature engineering and consisting of weekly bookings of users having at least 33 journeys during an observation period over 66 weeks (N = 1335705). The final model predicted who is likely to use the service in the upcoming week in an attempt to predict individual demand. In terms of metrics, the random forest achieved a score of .89 in accuracy (both classes), .91 in precision (positive class), .73 in recall (positive class) and .82 in F1-score (positive class). We, therefore, concluded that a machine learning model can predict weekly individual demand fairly well. Future research involves further feature engineering and mapping the predictions to business actions. / Forskare har estimerat att världens befolkning som kommer bo i stadsområden kommer öka med 20 procentenheter. Ökningen av mer tätbeboliga städer medför såväl möjligheter som utmaningar. Två av utmaningarna berör hållbarhet och mobilitet. Med teknologiska framsteg har så kallad smart mobilitet och bildelning blivit en del av lösningen. Annan forskning har visat att bildelning minskar utsläpp av skadliga ämnen och minskar ägandet av bilar, vilket därmed till viss del minskar behovet av privata bilar. Trots att det är en möjlig lösning på framtidens mobilitetsutmaningar och behov i stadsområden, lider bildelningstjänster av lönsamhetsproblem. För att fortsätta bidra till samhället i omställningen till hållbara mobilitetsalternativ i framtiden, så måste lönsamhet nås. Två centrala utmaningar för att uppnå lönsamhet är användarsegmentering och efterfrågeprognoser. Denna studie fokuserar på det sistnämnda problemet. Syftet med studien är att förstå efterfrågan på olika typer av bilar samt individuell efterfrågan hos bildelninganvändare. Kvantitativ forskning genomfördes, nämligen tidsserieanalys och binär klassificering för att besvara studiens forskningsfrågor. Efter att ha genomfört statistiska tidsserietester konstaterades det att det finns trender, säsongsvariationer och residualmönster i tidsserier som beskriver bokningar per biltyp per vecka. Dessa mönster var dock inte omfattande. Därefter tränades ett så kallat random forest på en datamängd med hjälp av rörliga medelvärden (eng. moving average). Denna datamängd bestod av veckovisa bokningar från användare som hade minst 33 resor under en observationsperiod på 66 veckor (N = 1335705). Den slutliga modellen förutsade vilka som sannolikt skulle använda tjänsten kommande vecka i ett försök att prognostisera individuell efterfrågan. Med avseende på metriker uppnådde modellen ett resultat på 0,89 i noggrannhet (för båda klasserna), 0,91 i precision (positiva klassen), 0,73 i recall (positiva klassen) och 0,82 i F1-poäng (positiv klass). Vi drog därför slutsatsen att en maskininlärningsmodell kan förutsäga veckovis individuell efterfrågan relativt bra med avseende på dess slutgiltiga användning. Framtida forskning innefattar ytterligare dataselektion, samt kartläggning av prognosen till affärsåtgärder

El desarrollo sostenible de las zonas urbanas es un reto de alto interés a nivel mundial. En los años 70 nadie podía haber pensado en la información como un activo de nuestra sociedad. Hoy en día las nuevas tecnologías ponen a nuestro alcance una ingente cantidad de recursos impensable para manejar todos los datos generados por la ciudad. Una gestión adecuada de la ciudad dependerá del continente, de la cantidad y de la naturaleza de los datos y de los recursos e infraestructuras a tener en cuenta. Esto es el inicio de lo que puede hacer cambiar el concepto actual de ciudad permitiendo una mayor conectividad e interacción autónoma, sin intervención humana, entre todos los servicios que caracterizan un núcleo urbano, aproximándonos de este modo a lo que sería la 'ciudad inteligente' o SmartCity. Para desarrollar este concepto, una característica de gran importancia que debe tenerse en cuenta es la movilidad de los elementos que la componen y le dan vida, pues es aquello que permite el día a día en el núcleo urbano. Un elemento muy importante en este contexto es el vehículo eléctrico (FEV, 'Full Electric Vehicle'), por todas las razones que vemos en nuestro trabajo. Para una adecuada puesta en marcha del FEV es necesario integrarlo con el resto de infraestructuras que influyen en la movilidad en la ciudad. Esto permitirá hacer realidad ese nuevo modelo urbano inteligente que pretendemos alcanzar y que es nuestro futuro. Nuestro trabajo ha consistido en investigar y diseñar una solución de interoperabilidad que gestione la utilización del FEV en un entorno urbano, aprovechando las infraestructuras existentes, optimizando los recursos de que disponemos, e integrando las posibilidades de comunicación que las TIC nos ofrecen. Nos planteamos dos objetivos en nuestro trabajo, el primero de los cuales es integrar y poner en marcha el FEV en la SmartCity. Para ello hemos necesitado estudiar las partes más relevantes de un sistema de información centralizado para controlar la autonomía del FEV en la SmartCity, prever la demanda de energía a la red (es decir, estimar la energía total que tendrá que disponer inicialmente la red para atender la posible demanda de energía), controlar la disponibilidad neta de energía en las estaciones de carga de la red y finalmente diseñar el proceso de gestión activa de la demanda que permita optimizar el consumo energético y los precios. Por otra parte, el segundo de nuestros objetivos consiste en estudiar cómo los factores que intervienen en la movilidad dentro de la SmartCity pueden garantizar que el desplazamiento del FEV se lleve a cabo según lo planificado y con ello integrar adecuadamente los FEV en el sistema de movilidad urbano. Es decir, se trata de integrar el entorno de gestión del FEV, estudiado en la primera parte, con el entorno externo al FEV en la SmartCity, proporcionando así una solución global al problema de integración del FEV en el nuevo ecosistema de ciudades europeas. Para ello se requiere optimizar la interacción entre el FEV y los servicios de información meteorológica, de tráfico y de movilidad en la ciudad como son el transporte público, el estacionamiento y el alquiler (e-sharing), además de una necesaria estrategia de predicción del tráfico para la toma anticipada de decisiones. / Sustainable development of urban areas is a challenge of highest interest at global level. Never before could anyone have thought of the information as an asset of our society. The advent of the new technologies have provided us with a huge amount of unthinkable resources to manage the data generated by the city and make urban areas evolve. Nowadays a proper management of the city will depend on the continent, the amount and nature of the data and the resources and infrastructures to be taken into account. This is the beginning of what will make the current concept of city change. The new model of the city we will face is due to a higher connectivity and interaction, without human intervention, among all the services that determine an urban centre. This is an approach to what would be the 'intelligent city' or SmartCity. To develop this concept, a feature of paramount importance is the mobility of the elements that form it and make it live, as it is what supports the daily routine in the urban model. A very important element in this context is the electric vehicle (FEV, 'Full Electric Vehicle'), for all the reasons we see in our work. For a proper launching of the FEV it is necessary to integrate it with the rest of infrastructures that influence the mobility in the city. Our work has consisted of researching and designing an interoperability solution to manage the use of the FEV in the urban landscape. The first of our goals in this work is to put the FEV in place into the SmartCity. To achieve it, it is required to study the most relevant parts of a centralised information system in order to manage the vehicle autonomy, the energy demand in the city, the energy availability in each charge station and a user interface to communite with the system. Moreover, the system will be able to manage, in a proactive way, the needs of the network in order to optimise costs and improve efficiency. On the other hand, the second of our objectives is to study how the factors involved in the mobility within the SmartCity can ensure that FEV mobility is carried out as planned and, with it, conveniently integrate the FEV in the urban mobility system. In other words, our aim is to integrate the FEV management landscape, studied in the first part, with the other agents of mobility into the SmartCity, thus providing a comprehensive solution to the problem of integration of the FEV in the new European cities ecosystem. This requires optimizing the interaction between the FEV and the meteorological information, traffic and mobility services in the city such as public transport, parking and e-sharing, in addition to a necessary traffic forecasting strategy for the early decision-making. / El desenvolupament sostenible de les zones urbanes és un repte d'alt interès a nivell mundial. Fins els anys 70 ningú podia haver pensat en la informació com un actiu de la nostra societat. Avui en dia les noves tecnologies posen al nostre abast una ingent quantitat de recursos impensable per a gestionar totes les dades generades per la ciutat. Una gestió adequada de la ciutat dependrà del continent, de la quantitat i de la naturalesa de les dades i dels recursos i infraestructures a tenir en compte. Això és l'inici del que pot fer canviar el concepte actual de ciutat permetent una major connectivitat i interacció autònoma, sense intervenció humana, entre tots els serveis que caracteritzen un nucli urbà, aproximant d'aquesta manera el que serà la 'ciutat intel·ligent 'o SmartCity. Per desenvolupar aquest concepte, una característica de gran importància que cal tenir en compte és la mobilitat dels elements que la componen i li donen vida, ja que és allò que permet el dia a dia al nucli urbà. Un element molt important en aquest context és el vehicle elèctric (FEV, 'Full Electric Vehicle'), per totes les raons que veiem al nostre treball. Per a una adequada posada en marxa del FEV cal integrar-lo amb la resta d'infraestructures que influeixen en la mobilitat a la ciutat. Això permetrà fer realitat aquest nou model urbà intel·ligent que pretenem assolir. És sense dubte el nostre futur. El nostre treball ha consistit en investigar i dissenyar una solució d'interoperabilitat que gestione la utilització del FEV en un entorn urbà, aprofitant les infraestructures existents, optimitzant els recursos de què disposem, i integrant les possibilitats de comunicació que les TIC ens ofereixen. Ens plantegem dos objectius en el nostre treball, el primer dels quals és integrar i posar en marxa el FEV a la SmartCity. Per a això hem necessitat estudiar les parts més rellevants d'un sistema d'informació centralitzat per controlar l'autonomia del FEV a la SmartCity, preveure la demanda d'energia a la xarxa (és a dir, estimar l'energia total que haurà de disposar inicialment la xarxa per atendre la possible demanda d'energia), controlar la disponibilitat neta d'energia a les estacions de càrrega de la xarxa i finalment dissenyar el procés de gestió activa de la demanda que permeti optimitzar el consum energètic i els preus. D'altra banda, el segon dels nostres objectius consisteix a estudiar com els factors que intervenen en la mobilitat dins de la SmartCity poden garantir que el desplaçament del FEV es dugui a terme segons el planificat i amb això integrar adequadament els FEV en el sistema de mobilitat urbà. És a dir, es tracta d'integrar l'entorn de gestió del FEV, ja estudiat en la primera part, amb l'entorn extern al FEV a la SmartCity, proporcionant així una solució global al problema d'integració del FEV en el nou ecosistema de ciutats europees. Per a això es requereix optimitzar la interacció entre el FEV i els serveis d'informació meteorològica, de trànsit i de mobilitat a la ciutat com són el transport públic, l'estacionament i el lloguer (e-sharing), a més d'una necessària estratègia de predicció del trànsit per a la presa anticipada de decisions. / Fernández Pallarés, V. (2018). Interoperabilidad en el futuro ecosistema europeo de ciudades inteligentes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/106365