UM MÉTODO PARA AGRUPAMENTO DE DADOS PARA SIMULAÇÃO DE TERMINAIS DE PASSAGEIROS
Este trabalho utiliza analise de variância (ANOVA) para determinar a melhor forma de agregar dados de passageiros de transporte aéreo para posterior utilização num modelo de simulação de terminais. Os dados analisados são: distribuições de chegadas de passageiros e acompanhantes, as relações acompan...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes (ANPET)
1995-04-01
|
| Series: | Transportes |
| Online Access: | https://revistatransportes.org.br/anpet/article/view/307 |
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| author | José Reynaldo Setti |
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| description | Este trabalho utiliza analise de variância (ANOVA) para determinar a melhor forma de agregar dados de passageiros de transporte aéreo para posterior utilização num modelo de simulação de terminais. Os dados analisados são: distribuições de chegadas de passageiros e acompanhantes, as relações acompanhante/passageiro na chegada e na partida e a relação bagagem/passageiro. O propósito desta agregação é permitir o uso do menor numero possível de tipos de vôos, ao mesmo tempo em que se preserva as diferenças entre os vários tipos de vôos que possam contribuir para a precisão dos resultados da simulação. O método proposto e demonstrado através da analise de dados de passageiros embarcados e desembarcados no Aeroporto Internacional Lester B. Pearson (Toronto, Canadá). Os resultados obtidos mostram que os vinte grupos usados pela administração do aeroporto para estratificar os dados de passageiros podem ser agrupados em cinco classes: vôos domésticos de curta distancia, vôos domésticos de longa distancia, transborder, internacional e charter.
ABSTRACT
The paper discusses the use of analysis of variance (ANOVA) as a way of clustering data on air passengers for a passenger terminal simulation model. The purpose of the data aggregation presented here is to prepare data on passenger and well-wisher arrival distributions, well-wisher/passenger, greeter/passenger and bag/passenger ratios to feed a simulation model, preserving the differences among flights which may contribute to the accuracy of the simulation results while allowing the use of the smallest number of flight types. The use of the proposed technique is demonstrated in a case study where passenger and visitor arrival distributions observed at Lester B. Pearson International Airport (Toronto, Canada) are subjected to of a set of ANOVA experiments. The results shown that it is possible to isolate significant differences that justify the aggregation of 20 flight sectors into five: domestic short haul, domestic long haul, transborder, international and charter. |
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| issn | 2237-1346 |
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| publisher | Associação Nacional de Pesquisa e Ensino em Transportes (ANPET) |
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