| KEYWORD |
Transport Research for Innovation and Sustainability (TRIS)
Estrazione dei dati delle smart card per analizzare i comportamenti di mobilità
Tesi esterna in azienda
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, TRASPORTO PUBBLICO
Descrizione La tesi ha come obiettivo la definizione di un algoritmo in grado di costruire la matrice origine-destinazione a partire dai dati di validazione raccolti nella rete di trasporto pubblico di Torino, dove migliaia di persone si spostano ogni giorno, utilizzando smart card per convalidare i propri documenti di viaggio durante l'imbarco.
Lo studente dovrà effettuare un benchmark dei modelli attuali che definiscono i dati di origine-destinazione a partire dalle convalide delle smart card registrate nella rete di trasporto di Torino e di altre città.
Lo studente dovrà:
- individuare il miglior approccio che consenta di comprendere la destinazione dei viaggi conoscendo solo l'origine;
- costruire le matrici origine-destinazione degli utenti del trasporto pubblico;
- calcolare il carico sulle linee.
Lo studente partirà da un modello sviluppato in un precedente lavoro nel dipartimento dell'Oise (Francia) e cercherà di migliorarlo e di aumentarne la precisione.
Conoscenze richieste Preferibilmente, le competenze necessarie sono preferibilmente la programmazione di software, il data mining e lo sviluppo di algoritmi. Anche la conoscenza dei sistemi di trasporto è utile per sfruttare al meglio le potenzialità dell'ICT.
Scadenza validita proposta 05/11/2025
PROPONI LA TUA CANDIDATURA