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Transport Research for Innovation and Sustainability (TRIS)
Algoritmo di zonizzazione dinamica basato sulla stima dei modelli di mobilità
Parole chiave ANALISI STATISTICA, DATA MINING, ANALISI NON LINEARI, RETI COMPLESSE, MODELLAZIONE E PROVE SPERIMENTALI, SISTEMI DI TRASPORTO INTELLIGENTI
Riferimenti CRISTINA PRONELLO
Gruppi di ricerca Transport Research for Innovation and Sustainability (TRIS)
Tipo tesi ANALISI DATI, DATA MINING, SPERIMENTALE E DI MODELLAZIONE
Descrizione Il primo step dei modelli di offerta di trasporto è la zonizzazione del territorio per consentire di assegnare gli spostamenti da un punto a un altro del territorio, definiti centroidi, cioè i baricentri delle zone. Naturalmente, questa è una semplificazione del modello, perché non è vero che tutti gli abitanti di una zona iniziano/terminano il loro viaggio nel baricentro, ma potrebbero partire o arrivare in un punto vicino al confine della zona, piuttosto lontano dal baricentro. In questo caso, il percorso dall'origine alla destinazione non è quello corretto, causando un errore nelle previsioni fatte dall'analista; la distribuzione spaziale dei modelli di trasporto è quindi imprecisa, ed è impossibile progettare sistemi di trasporto che si adattino correttamente alle esigenze degli utenti.
La suddivisione del territorio in zone viene effettuata secondo alcune regole, ma non è deterministica e soffre di una certa soggettività. Quindi, invece di limitarsi ad assegnare gli spostamenti al baricentro delle zone esistenti, vorremmo realizzare una zonizzazione dinamica. Ciò implica la definizione della zona per minimizzare l'errore nell'assegnazione degli spostamenti (punto di partenza e di arrivo) ai baricentri e ridefinire le zone.
Agli studenti verranno forniti alcuni dati sulla mobilità (sotto forma di spostamenti degli utenti) che sono stati precedentemente raccolti attraverso un'applicazione mobile. Nel caso in cui l'applicazione non sia disponibile, gli studenti dovranno simulare alcuni dati sugli spostamenti.
Gli studenti dovranno utilizzare questi dati e i dati di zonizzazione disponibili per la città di Torino e cercare di individuare algoritmi che consentano di ridefinire i confini delle zone in base agli spostamenti degli utenti. Ad esempio, ogni volta che ci sono più spostamenti che partono da una piccola area potrebbe essere necessario creare una zona separata, anche se tale area attraversa due zone statistiche esistenti. Gli studenti possono anche cercare di capire la fattibilità di avere due zone diverse per le origini e le destinazioni. Qualsiasi dubbio sui concetti di trasporto e sul ragionamento che sta alla base di ciò che deve essere considerato per la progettazione dell'algoritmo sarà spiegato in dettaglio nel corso della tesi.
Il risultato atteso è un sistema che modifica dinamicamente la struttura delle zone in base ai dati di mobilità disponibili ed alla struttura delle zone preesistenti.
Conoscenze richieste Preferibilmente, conoscenze generali di programmazione e sviluppo di algoritmi, raccolta e analisi dei dati. Anche la conoscenza dei sistemi di trasporto è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità dell'ICT. Il linguaggio consigliato è Python, ma gli studenti sono liberi di utilizzare qualsiasi linguaggio con cui si sentano a proprio agio.
Scadenza validita proposta 05/11/2025
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