Оптимизация общественного транспорта после анализа данных GSM

в 7:12, , рубрики: data mining, IBM Research, Блог компании IBM, Геоинформационные сервисы, общественный транспорт, сотовая сеть, метки: , ,

Оптимизация общественного транспорта после анализа данных GSMГруппа исследователей из IBM, используя информацию о перемещениях 500 тыс. пользователей мобильной связи, разработали модель для улучшения маршрутов общественного транспорта.

Модель успешно опробовали в городе Абиджан (население 3,8 млн человек, столица Кот-д’Ивуара). На иллюстрации показаны действующие маршруты автобусов (малиновым) и улучшения, предлагаемые алгоритмом (синим). Он предложил 65 возможных улучшений, в том числе три новых маршрута, с общей экономией времени 10% в пассажиро-минутах для всех пассажиров, учитывая время поездки и время ожидания.

Новый алгоритм полезен не только для оптимизации, но и для прокладки новых маршрутов в только что построенных микрорайонах. Здесь он чётко показывает, какими путями, в какое время и в каком объёме передвигается людская масса. Можно составить оптимальные маршруты и расписание транспорта. Важен сам факт появления нового инструмента, который могут использовать городские власти для оптимизации инфраструктуры мегаполиса.

Оптимизация общественного транспорта после анализа данных GSM
85 маршрутов общественного транспорта SOTRA в Абиджане

Каждый владелец сотового телефона выступает в роли индивидуального сенсора в сети. Информация с сенсоров собирается оператором сотовой связи и анализируется. В данном случае информацию о звонках в сети сотовой связи Абиджана с декабря 2011 года по апрель 2012 года предоставил оператор Orange. База включает 2,5 миллиарда записей и на сегодняшний день является крупнейшей базой подобного рода, доступной для научных исследований. Естественно, база очищена от любой персональной информации: вся статистика анонимна.

Оптимизация общественного транспорта после анализа данных GSM
Плотность пользователей, по месту проживания (слева) и месту работы (справа)

В Абиджане транспортное сообщение состоит из 539 автобусов в сети SOTRA, 5000 микроавтобусов и 11000 общественных такси. Авторы научной работы использовали информацию о звонках и SMS с 500 тыс. мобильных телефонов. Во время каждого звонка оператор сохраняет информацию о базовой станции, которая обслуживает абонента, что позволяет с достаточной точностью определить его координаты. Перемещение телефона регистрируется, если впоследствии его начинает обслуживать другая сота.

Оптимизация общественного транспорта после анализа данных GSM
Сравнение времени до и после оптимизации маршрутов SOTRA, в сотнях тысяч пассажиро-минут для всего пассажиропотока

Вообще, подобная «слежка» в реальном времени может быть очень полезна. Например, создаются даже алгоритмы предсказания преступлений на основе информации с сотовой сети. Если этот алгоритм IBM применить не на исторических данных, а на информации в реальном времени, то теоретически можно даже оперативно редактировать расписание общественного транспорта, мгновенно реагируя на увеличение людского трафика по определённым маршрутам.

Алгоритм обработки данных под названием AllAboard составили специалисты из дублинской лаборатории IBM Research, участвующие в программе Data for Development. Итоговый доклад “AllAboard: a system for exploring urban mobility and optimizing public transport using cellphone data” представлен на конференции NetMob 2013, которая посвящена обработке баз данных из сотовых сетей.

Оптимизация общественного транспорта после анализа данных GSM
Среднее время ожидания транспорта на остановках (вверху) и плотность пассажиропотока по разным маршрутам (внизу)

Ознакомиться с научной работой можно в сборнике материалов конференции (pdf), стр. 397–411.

Автор: alizar

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля