@PHDTHESIS{ 2018:737725215,
 	title = {Modelo para a predi??o de comportamento de multid?o em tempos futuros},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8411",
 	abstract = "O comportamento de multid?es humanas tem sido objeto de estudo de diversas ?reas do conhecimento,tais como Ci?ncias Humanas, Engenharias e Ci?ncia da Computa??o. No ?mbito da Ci?ncia da Computa??o assimula??es de multid?es geram informa??es que servem de base para desenvolvimento de pesquisas com aplica??es voltadas para a seguran?a e o entretenimento.O objetivo deste trabalho ? prover um modelo computacional que estime o comportamento da multid?o em determinado tempo futuro. M?todos como Pedestrian Dead Reckoning (PDR) possibilitam uma predi??o aproximada das posi??es das pessoas em tempos futuros,usando hip?teses F?sicas. No entanto,o desafio est? em gerar posi??es precisas considerando comportamentos real?sticos de multid?es em ambientes complexos, onde a estimativa somente usando F?sica dos movimentos dos pedestres,pode n?o ser robusta suficientemente. Neste trabalho prop?e-se um modelo denominado Time Machine (TM) que estende o conceito de PDR com dados das intera??es entre pessoas e complexidade do ambiente. Este modelo foi integrado ao BioCrowds, um simulador de multid?es que discretiza as ?reas dispon?veis do ambiente e as representa atrav?s de marcadores (pontos no espa?o) que permitem a movimenta??o,livre de colis?o,de humanos virtuais. Afim de validar a metodologia proposta, diversas simula??es foram executadas incluindo estudos de casos com situa??es reais. Para esses estudos de caso,as an?lises de erro inclu?ram informa??es de densidade e de varia??o deposi??es dos personagens.Um exemplo ? a predi??o de 8,33 segundos no tempo futuro de uma popula??o simulada de 320 agentes em uma ?rea livre de 338 m2, sendo que a diferen?a m?dia das posi??es,com o m?todo Time Machine, foi de 0,25. Al?m disso,para casos com dados reais,o m?todo TM estimou a multid?o como erro m?ximo de 0,24.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}