जीएसएम डेटा का विश्लेषण करने के बाद सार्वजनिक परिवहन का अनुकूलन

500 हजार मोबाइल उपयोगकर्ताओं के आंदोलनों की जानकारी का उपयोग करते हुए आईबीएम के शोधकर्ताओं के एक समूह ने सार्वजनिक परिवहन मार्गों में सुधार के लिए एक मॉडल विकसित किया।

मॉडल का अबिदजान शहर में सफलतापूर्वक परीक्षण किया गया (जनसंख्या 3.8 मिलियन लोग, कोटे डी आइवर की राजधानी)। दृष्टांत वर्तमान बस मार्गों (क्रिमसन) और एल्गोरिथम (नीला) द्वारा पेश किए गए सुधारों को दर्शाता है। उन्होंने सभी यात्रियों के लिए यात्री समय में 10% की बचत के साथ तीन नए मार्गों सहित 65 संभावित सुधारों का सुझाव दिया, यात्रा समय और प्रतीक्षा समय दिया।

नया एल्गोरिथ्म न केवल अनुकूलन के लिए उपयोगी है, बल्कि नए बने इलाकों में नए मार्ग बिछाने के लिए भी उपयोगी है। यहां वह स्पष्ट रूप से दिखाता है कि किस तरीके से, किस समय और किस मात्रा में लोगों का द्रव्यमान बढ़ता है। आप इष्टतम मार्ग और परिवहन कार्यक्रम बना सकते हैं। एक नए उपकरण के उभरने का तथ्य जो शहर के अधिकारी महानगर के बुनियादी ढांचे के अनुकूलन के लिए उपयोग कर सकते हैं वह महत्वपूर्ण है।


Abidjan में 85 SOTRA सार्वजनिक परिवहन मार्ग

सेल फोन का प्रत्येक मालिक नेटवर्क पर एक व्यक्तिगत सेंसर के रूप में कार्य करता है। सेंसर से जानकारी मोबाइल ऑपरेटर द्वारा एकत्र की जाती है और विश्लेषण किया जाता है। इस मामले में, ऑरेंज द्वारा दिसंबर 2011 से अप्रैल 2012 तक एबिजान मोबाइल नेटवर्क पर कॉल के बारे में जानकारी प्रदान की गई थी। डेटाबेस में 2.5 बिलियन रिकॉर्ड शामिल हैं और आज यह अनुसंधान के लिए उपलब्ध अपनी तरह का सबसे बड़ा डेटाबेस है। स्वाभाविक रूप से, डेटाबेस को किसी भी व्यक्तिगत जानकारी से साफ़ कर दिया जाता है: सभी आँकड़े अनाम हैं।


निवास स्थान (बाएं) और कार्यस्थल (दाएं) के आधार पर उपयोगकर्ताओं का घनत्व

Abidjan में, परिवहन कनेक्शन में SOTRA नेटवर्क में 539 बसें, 5,000 मिनी बस और 11,000 सार्वजनिक टैक्सी शामिल हैं। वैज्ञानिक कार्य के लेखकों ने 500 हजार मोबाइल फोन से कॉल और एसएमएस की जानकारी का उपयोग किया। प्रत्येक कॉल के दौरान, ऑपरेटर बेस स्टेशन के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है, जो ग्राहक की सेवा करता है, जो पर्याप्त सटीकता के साथ अपने निर्देशांक निर्धारित करने की अनुमति देता है। यदि बाद में यह किसी अन्य सेल की सेवा शुरू करता है तो फोन की गति को रिकॉर्ड किया जाता है।


SOTRA मार्गों के अनुकूलन से पहले और बाद में समय की तुलना, संपूर्ण यात्री प्रवाह के लिए सैकड़ों हजारों यात्री-मिनटों में

सामान्य तौर पर, ऐसे "वास्तविक समय" निगरानी "बहुत उपयोगी हो सकते हैं।" उदाहरण के लिए, यहां तक ​​कि अपराध भविष्यवाणी एल्गोरिदम एक सेलुलर नेटवर्क से जानकारी के आधार पर बनाए जाते हैं। यदि यह आईबीएम एल्गोरिदम का उपयोग ऐतिहासिक डेटा पर नहीं, बल्कि वास्तविक समय की जानकारी पर किया जाता है, तो सैद्धांतिक रूप से आप सार्वजनिक परिवहन अनुसूची को तुरंत संपादित कर सकते हैं, कुछ मार्गों पर मानव यातायात में वृद्धि पर तुरंत प्रतिक्रिया व्यक्त करते हैं।

AllAboard नामक डेटा प्रोसेसिंग एल्गोरिथ्म आईबीएम रिसर्च डबलिन प्रयोगशाला के विशेषज्ञों द्वारा डेटा फॉर डेवलपमेंट प्रोग्राम में भाग लेने के लिए बनाया गया था। अंतिम रिपोर्ट "ऑलबोर्ड: शहरी गतिशीलता की खोज करने और सेलफोन डेटा का उपयोग करके सार्वजनिक परिवहन को अनुकूलित करने" के लिए एक प्रणाली नेटमोब 2013 सम्मेलन में प्रस्तुत की गई थी, जो सेलुलर नेटवर्क से डेटाबेस के प्रसंस्करण के लिए समर्पित है।


विभिन्न मार्गों पर स्टॉप (ऊपर) और यात्री घनत्व पर वाहनों के लिए औसत प्रतीक्षा समय (नीचे)

आप सम्मेलन की कार्यवाही (पीडीऍफ़) , पीपी। ३ ९ize-४११ में वैज्ञानिक कार्यों से खुद को परिचित कर सकते हैं।