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dc.contributor.advisorPianto, Donald Matthew-
dc.contributor.authorPaula, Rubem Oliveira de-
dc.date.accessioned2017-02-09T18:02:59Z-
dc.date.available2017-02-09T18:02:59Z-
dc.date.issued2017-02-09-
dc.date.submitted2016-09-14-
dc.identifier.citationPAULA, Rubem Oliveira de. Máquinas de suporte vetorial como instrumento de priorização de investimentos aplicado ao Programa de Investimento em Logística – Aeroportos. 2016. 88 f., il. Dissertação (Mestrado em Economia e Gestão do Setor Público) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016.en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/22447-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Economia, Mestrado em Economia e Gestão do Setor Público, 2016.en
dc.description.abstractEste estudo aborda a utilização de modelos de máquinas de suporte vetorial (SVM) como instrumento de priorização de investimentos públicos. Parte-se da apresentação das principais políticas públicas de investimento em aeroportos do Governo Federal Brasileiro: Programa de Investimento em Logística – Aeroportos e Plano Aeroviário Nacional. Para formação das bases e aplicação da metodologia, foi realizada a agregação dos municípios e informações de nível municipal em Zonas Aeroviárias. Foram utilizados kernels do tipo radial, mínimos quadrados radial, polinomial, linear e processo gaussiano de base radial, com diferentes parâmetros. Formulou-se um indicador de classificação de aeroportos de acordo com a operação ou não de voos regulares no período de 2004 a 2015, para posterior classificação de aeródromos passíveis ou não de receberem voos regulares. A partir de uma análise comparativa, observou-se que, em geral, os modelos SVM apresentaram resultados superiores ao modelo de mínimos quadrados ordinários, com especial diferença em relação ao perfil das Zonas Aeroviárias classificadas como recebedoras de voos regulares.en
dc.language.isoPortuguêsen
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.titleMáquinas de suporte vetorial como instrumento de priorização de investimentos aplicado ao Programa de Investimento em Logística – Aeroportosen
dc.typeDissertaçãoen
dc.subject.keywordMáquinas de vetores de suporteen
dc.subject.keywordAeroportos - planejamentoen
dc.subject.keywordInvestimentos públicosen
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.en
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.26512/2016.09.D.22447-
dc.description.abstract1This study discusses the use of support vector machines´ (SVM) models as an instrument for prioritization of public investment. It starts presenting the main investment policies on airports carried by the Brazilian Federal Government: Programa de Investimento em Logística – Aeroportos e Plano Aeroviário Nacional. To constitute the data basis on which the application of the methodology was carried out, the municipalities and municipal level information are aggregated in Zonas Aeroviárias. Kernels of the radial type, least square radial, polynomial, linear and radial basis gaussian process, with different parameters were implemented. An index for airports classification according to the regularity of operation of flights has been formulated, taking the period from 2004 to 2015 as basis, to be applied to classify aerodromes by whether being subject or not to receive regular flights. After application on the databases and comparison of results from different models, it was observed that in general SVM models showed better results than an OLS model with particular difference to the profile of the Zonas Aeroviárias classified as receivers of scheduled flights.en
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