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Studio e modellazione di traffico veicolare a partire da dati di car sharing
Parole chiave DATA ANALYSIS, SIMULATION
Riferimenti DANILO GIORDANO, MARCO MELLIA
Riferimenti esterni Luca Vassio - DET e SmartData@PoliTO
Michele Cocca - DET e SmartData@PoliTO
Gruppi di ricerca ICT4SS - ICT FOR SMART SOCIETIES, SmartData@PoliTO, Telecommunication Networks Group
Tipo tesi SIMULATION AND DESIGN
Descrizione Recentemente il nostro gruppo di ricerca ha raccolto dati sull'utilizzo di diversi fornitori di sistemi di noleggio auto di tipo FFCS (Free Floating Car Sharing). Grazie a questi dati, abbiamo estratto le informazioni sulle abitudini di guida degli utenti reali e studiato diverse politiche quando progettiamo il car sharing per la mobilitā futura, ad es. con uso di auto elettriche.
Per fare questo studio, abbiamo implementato un simulatore basato su tracce, che riproduce i viaggi degli utenti e simula il sistema per diversi parametri di progettazione. Per estendere lo studio č fondamentale introdurre nuovi scenari e implementare modelli accurati di traffico veicolare.
Questa tesi si focalizza all'interno di questo progetto e ha l'obiettivo di sfruttare i dati a disposizione per:
- Analizzare le tracce e caratterizzare la domanda di servizi in diverse cittā
- Estrarre le matrici di traffico significative dai dati
- Creare un modello generativo non stazionario per riprodurre i movimenti all'interno di cittā
- Analizzare l'impatto sul sistema delle diverse richieste di traffico
Conoscenze richieste Capacitā di programmazione (linguaggi di alto livello come Python e Matlab)
Nozioni di base sulla modellazione e statistiche
Conoscenze di performance evaluation
Note La tesi si svolgerā nell'ambito del centro interdipartimentale SmartData@PoliTO che si focalizza su data science e big data
Scadenza validita proposta 15/05/2019
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