Neto, Miguel de Castro Simões FerreiraZúquete, Mafalda PatacãoSantos, David Rafael Marques dos2024-03-112024-03-112024-02-01http://hdl.handle.net/10362/164722Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Data ScienceSoft mobility has been growing in popularity over the last few years, not only as a way of exercising, but people are also relying more on bicycles, scooters, and even walking to perform their daily commute. This growth presents excellent news sustainability and public health-wise, but it also presents some challenges, as cities must learn to manage mobility while considering this new variable. A good understanding of the use of bicycles, as well as people’s preferred soft mobility routes, is vital to support decision-making regarding safety, optimal use of resources, and traffic control. By using the data of bicycle-counting sensors and occupation of GIRA docks in the city of Lisbon, this project aims to understand the preferred routes of GIRA users, which could be helpful for the construction of bike lanes, placement of bike-sharing stations or even the implementation of safety measures to prevent road accidents.Os meios de mobilidade suave têm visto um crescimento em popularidade nos últimos anos, e não apenas como uma forma de fazer exercício físico, já que as pessoas vão optando cada vez mais por bicicletas, trotinetas ou mesmo por andar para realizarem os seus movimentos pendulares diários. Este crescimento apresenta excelentes notícias no que diz respeito às preocupações com a sustentabilidade e a saúde pública, mas também traz consigo alguns desafios, visto que as cidades devem aprender a gerir os problemas de mobilidade considerando esta nova variável. Uma boa compreensão do uso de bicicletas, bem como dos percursos preferidos pelos utilizadores de meios de mobilidade suave ´e fulcral para apoiar as tomadas de decis˜ao no que diz respeito a medidas de segurança, à utilização eficiente de recursos e ao controlo de trânsito. Ao utilizar os dados disponibilizados pelos contadores de bicicletas espalhados por Lisboa e pela pela ocupação das docas da GIRA, este projeto pretende desenvolver um modelo para compreender os percursos de bicicleta mais escolhidos por utilizadores da GIRA dentro da cidade, o que poderá ser útil para a extensão da rede de ciclovias, para a colocação de novas docas ou estações da GIRA, ou até para a implementação de medidas de segurança com vista a prevenir acidentes rodoviários.engSoft MobilitySmart CitiesDataLisbonRoute-PredictionMobilidade SuaveCidades InteligentesDadosLisboaPrevisão de PercusosSDG 3 - Good health and well-beingSDG 11 - Sustainable cities and communitiesSDG 13 - Climate actionSDG 17 - Partnerships for the goalsSDG 3 - Saúde e bem-estarSDG 11 - Cidades e comunidades sustentáveisSDG 13 - Ação contra a mudança global do climaSDG 17 - Parcerias e meios de implementaçãomaster thesis203543939