Abstract
A estimativa do número de viagens geradas por uma empresa é parte essencial do processo de modelagem da demanda de carga. Nesse contexto, o presente estudo compara modelos de viagens de carga para edifícios em construção (BUC) estimados por regressão linear generalizada e regressão linear, em um estudo de caso para Belo Horizonte. As principais contribuições deste artigo estão relacionadas aos modelos para estimar viagens de carga para BUC, a verificação das premissas de linearidade dos modelos lineares e a comparação de diferentes técnicas de modelagem para oa geração de viagens de carga. As suposições de linearidade permitiram avaliar a confiabilidade dos resultados dos modelos de regressão linear. Os resultados indicam que os modelos com melhor acurácia na previsão de viagens de carga ao BUC são os modelos lineares que utilizam a área como variável explicativa.
Highlights
Urban freight transport (UFT) supports the urban lifestyle because people need access to consumer goods and services
This paper presents freight trip generation models for buildings under construction (BUC), which have not been examined in the Brazilian context
This paper presented freight vehicle generation models for buildings under construction
Summary
Urban freight transport (UFT) supports the urban lifestyle because people need access to consumer goods (such as food, medicines, clothing and other products) and services (such as a Volume 28 | Número 5 | 2020 waste collection). In order to develop effective public policies that minimise the operational and environmental impacts of UFT, the number of trips generated by activities in a city must be known (Comi et al, 2012) and understood by transport planners (Gonçalves et al, 2012; Oliveira et al, 2016) This is important given that the number of trips can cause harmful effects on road traf&ic in its immediate surroundings and, in some cases, hinder the accessibility of the region, aggravate vehicle and pedestrian safety conditions (Comi et al, 2012; Oliveira et al, 2016), and cause increased emissions of pollutants and fuel consumption.
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