Territori

App

Les línies de bus exprés e6: Figueres-Roses i e3: Girona-Palamós-Palafrugell ofereixen informació de previsió d'ocupació a través d'una app

Les dades s'aconsegueixen gràcies a un algoritme i un procés de Machine Learning i es poden consultar via l'app de SARFA

query_builder   20 agost 2021 10:30

event_note Nota de premsa

Les línies de bus exprés e6: Figueres-Roses i e3: Girona-Palamós-Palafrugell ofereixen informació de previsió d'ocupació a través d'una app

Les dades s'aconsegueixen gràcies a un algoritme i un procés de Machine Learning i es poden consultar via l'app de SARFA

app

Dues línies de bus exprés de Girona, l’e6: Figueres-Roses i l’e3: Girona-Palamós-Palafrugell, informen de la previsió d'ocupació dels autobusos via l'App de l’operadora SARFA.

Es tracta d’una prova pilot amb una plataforma deep learning, un tipus de Machine Learning, que es basa en xarxes neuronals i que realitza estimacions d’alta precisió de l’ocupació dels serveis de transport. El sistema es nodreix amb dades històriques d’ús i cada dia s’actualitzen les prediccions recollint els canvis de tendència en els desplaçaments.

Les prediccions es presenten en l’app de l’operadora categoritzades en 5 nivells d’ocupació:

  • Molt baixa (0-25%)
  • Baixa (25-50%)
  • Mitjana (50-75%)
  • Alta (75-100%)
  • Molt alta (>100%)

Informar als usuaris sobre la predicció d’ocupació dels autobusos al pas per la parada es una informació de molt més valor que presentar l’ocupació actual ja que fins que el vehicle arribi a la parada de l’usuari el nivell d’ocupació pot variar i orientar-lo de forma errònia. L’objectiu final és oferir als usuaris informació precisa perquè puguin planificar els seus desplaçaments i fomentar un ús més esglaonat dels serveis de transport.

El model computacional basat en xarxes neuronals compta amb diferents estadis:

  • Depuració de dades i execució d’algoritmes de detecció de valors atípics que cal descartar per optimitzar les prediccions generades.
  • Filtratge, transformació y estandardització de les dades.
  • Caracterització del modelo i definició de paràmetres.
  • Estructuració del procés d’entrenament del model.
  • Generació de prediccions de tots els passos per parada.
  • Categorització en les 5 tipologies mostrades als usuaris.

La xarxa exprés.cat compta amb 41 línies de busos d’altes prestacions distribuïdes per tot Catalunya. Iniciatives com aquesta demostren que el transport públic s’adapta a la nova realitat, es digitalitza i millora per facilitar la mobilitat sostenible i segura de la ciutadania.

 

 

 

1  

Fitxers adjunts

Nota de premsa

Nota de premsa
PDF | 274