Predicción de ocupaciones en el transporte público por carretera

Descripción 

El inLab FIB de la UPC colabora con Intelibus en el proyecto de caracterización y modelización de la demanda de pasajeros en los autobuses.

El objetivo principal es el desarrollo de algoritmos de predicción de la ocupación de pasajeros en un autobús utilizando metodologías "data-driven" (guiadas por los datos) a partir de datos de fuentes heterogéneas (ticketing, calendario, cámaras en los buses, etc.). En particular, se estudiarán métodos clásicos para tratamiento de series temporales, como podría ser el método ARIMA, y algoritmos de redes neuronales que permitirán incorporar a la serie temporal de ocupaciones otras variables importantes como es el calendario escolar.
 
Intelibus es un sistema de información en tiempo real en el sector del transporte de viajeros, que utiliza las posiciones GPS de los autobuses y el sistema de ticketing o conteo, para dar información útil y en tiempo real tanto a los usuarios del transporte público como la empresa operadora del servicio.

Los resultados de la investigación permitirán al usuario consultar, a través de una APP, las ocupaciones estimadas en los autobuses a lo largo del día. De esta manera, se quiere conseguir que los usuarios opten por aquellas expediciones que más vacías, equilibrando así la oferta y la demanda del servicio, y evitar las aglomeraciones en el transporte público.

 La nueva herramienta se pondrá en funcionamiento a la empresa operadora Autocorb, que opera líneas urbanas e interurbanas en el área metropolitana de Barcelona.

Periodo del proyecto 
Enero, 2020 - Octubre, 2020
Cliente 
Entidad Financiadora 
Tecnología 
Python,
Scikit,
Keras,
Tensorflow,
Numpy,
Pandas,
Matplotlib,
Google Colab Notebooks,
Google BigQuery
Áreas de especialización aplicadas al proyecto 
Responsable 
Participantes del equipo inLab 

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