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Transport Research for Innovation and Sustainability (TRIS)

Analisi dei dati del conteggio automatico dei passeggeri (APC) relativi alle corse degli autobus nel trasporto pubblico. Analisi di quantità massive di dati dei passeggeri del trasporto pubblico

azienda Tesi esterna in azienda    


Parole chiave ANALISI STATISTICA, DATA MINING, ANALISI NON LINEARI, RETI COMPLESSE, MODELLAZIONE E PROVE SPERIMENTALI

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 conteggio delle persone è diventato fondamentale per gli operatori del trasporto pubblico. Grazie ai progressi dell'Internet of Things (IoT), il numero di dispositivi IoT è aumentato a dismisura, consentendo la raccolta di un'enorme quantità di dati per facilitare il conteggio delle persone. La tesi dovrà occuparsi dei dati raccolti sugli autobus e confrontarli con quelli misurati dai dispositivi automatici installati sugli autobus per verificarne l'accuratezza e migliorarla utilizzando, ad esempio, il deep learning e qualsiasi altra tecnica pertinente. Le attività possono riguardare l'organizzazione del database in cloud; la raccolta dei dati sui veicoli; gli algoritmi di analisi dei dati.

Conoscenze richieste Preferibilmente, conoscenze di analisi statistica avanzata e modellazione statistica, con abilità a gestire grandi data base. Utilizzo di software statistici come, ad esempio, SPSS, SAS, R.


Scadenza validita proposta 05/11/2024      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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