Questão 2978692

utilizar um modelo de Regressão Logística para prever as demandas de transporte público e Redes Neurais Convolucionais (CNN) para identificar padrões de deslocamento em horários de pico.

aplicar Regressão Linear para prever a demanda futura com base em variáveis como horário e histórico de viagens e utilizar o algoritmo não supervisionado K-Means para identificar agrupamentos de regiões com padrões similares de uso.

treinar um modelo não supervisionado de Support Vector Machine (SVM) para prever a demanda em horários específicos e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para identificar padrões de deslocamento ao longo do tempo.

usar Árvores de Decisão para prever demandas futuras é treinar um modelo supervisionado de clusterização hierárquica para identificar padrões de deslocamento em horários específicos, através de dendogramas.

aplicar Regressão Logística para prever a demanda futura com base em histórico de viagens e utilizar o método ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) para identificar agrupamentos de regiões para segmentação de dados geográficos.