Predicción de empleos en el transporte público por carretera por Autocorb

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 del empleo 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 el tratamiento de series temporales, como podría ser el método ARIMA, y algoritmos de redes neuronales que permitirán incorporar a la serie temporal de empleos otras variables importantes como 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 a la empresa operadora del servicio.

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

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

Póster que resume el proyecto: