Transport Occupancy Prediction

Plataforma de predicción de ocupaciones en servicios de transporte público basada en métodos Deep Learning

Predice la ocupación del servicio, ayudando al operador a mejorar el dimensionado y refuerzo del servicio, a nivel operativo y estratégico

Informa a los usuarios de la ocupación estimada del autobús cuando llegue a su parada

Contribuye a laminar la demanda y fomenta un uso escalonado de los servicios de transporte

No requiere de equipos embarcados, minimizando la inversión a realizar

Características

  • Predicciones Deep Learning basadas en redes neuronales
  • Modelos avanzados de inferencia de bajas
  • Incorporación de múltiples variables: calendario, operativa del servicio, secuencias climatológicas, eventos culturales…
  • Integración de las predicciones en diversos canales: apps móviles, portales web, paneles en paradas, Google Maps, Moovit…
  • No requiere de equipos embarcados

Esta herramienta la hemos desarrollado en colaboración con inLab FIB, un laboratorio de innovación e investigación de la Facultad de Informática de la UPC de Barcelona. Puedes leer el artículo que nos dedicó el diario El País aquí.