Analysis of the urban transport service through demand prediction

Abstract

[ES] La gestión eficiente de los sistemas de transporte público es crucial para ofrecer un servicio de alta calidad a los pasajeros. Un aspecto importante en este sentido es la predicción de los niveles de demanda de las diferentes líneas de transporte con el objeto de tratar de optimizar los recursos sin afectar a los tiempos de espera de los pasajeros. De esta forma, en este trabajo se pretende abordar el análisis y diseño de los modelos adecuados para poder proponer un enfoque novedoso para predecir los niveles de ocupación de líneas de transporte urbano basado en datos históricos, con el fin último de servir como entrada para un simulador de flotas basado en agentes. Para ello se plantea el uso de modelos basados en técnicas clásicas y de aprendizaje automático para predecir, con la mayor precisión posible, los niveles de demanda y ocupación, así como evaluar el rendimiento del enfoque propuesto utilizando un conjunto de datos reales de un sistema de transporte urbano.

[EN] Efficient management of public transport systems is crucial to provide a high quality service to passengers. An important aspect in this sense is the prediction of demand levels of the different transport lines in order to try to optimise resources without affecting passenger waiting times. In this way, the aim of this work is to analyse and design the appropriate models to be able to propose a novel approach to predict the occupancy levels of urban transport lines based on historical data, with the ultimate aim of serving as input for an agent-based fleet simulator. This involves the use of models based on classical and machine learning techniques to predict, as accurately as possible, demand and occupancy levels, as well as to evaluate the performance of the proposed approach using a real dataset of an urban transport system.

[CA[ La gestió eficient dels sistemes de transport públic és crucial per a oferir un servei d’alta qualitat als passatgers. Un aspecte important en aquest sentit és la predicció dels nivells de demanda de les diferents línies de transport a fi de tractar d’optimitzar els recursos sense afectar els temps d’espera dels passatgers. D’aquesta manera, en aquest treball es pretén abordar l’anàlisi i disseny dels models adequats per a poder proposar un enfocament nou per a predir els nivells d’ocupació de línies de transport urbà basat en dades històriques, amb la fi última de servir com a entrada per a un simulador de flotes basat en agents. Per a això es planteja l’ús de models basats en tècniques clàssiques i d’aprenentatge automàtic per a predir, amb la major precisió possible, els nivells de demanda i ocupació, així com avaluar el rendiment de l’enfocament proposat utilitzant un conjunt de dades reals d’un sistema de transport urbà.