Математическое моделирование общественного транспорта
Вот и наступил последний семестр моего обучения в магистратуре. И я уже начал понемногу заниматься своей магистерской диссертацией. Рабочая тема проекта "Разработка системы планирования маршрутов движения городского транспорта". Но, как и в любом заголовке научного труда, прямого смысла в нем мало. Попробуем развернуть тему.
Чем же мне предстоит заниматься? А заниматься я буду математическим моделированием процессов передвижения на общественном транспорте. Путем применения математической модели, статистических методов и разных технологий на выходе должно появится приложение, которое попытается предсказать, сколько вам ехать от точки А до точки Б на общественном транспорте, учитывая текущую загруженность дорог, погодные условия, время дня, день недели и массу других факторов. И при этом поможет выбрать наиболее оптимальный маршрут.
Не для кого не секрет, что разные маршруты ОТ движутся с разной скоростью, вне зависимости от загруженности дорог. Думаю пример с 11-м автобусом приводить не надо, все го знают. Другой пример - энгельсские автобусы. По многолетнему опыту быстрее всех едет 284б, видимо т.к. автобусов этого маршрута меньше всего. Так же жителям спальных районов очевидно, что утром быстрее добраться в центр на трамвае, чем ждать свободное место в маршрутке. А вот в обед скорее всего на маршрутке будет быстрее. Таким образом в городе существуем множество взаимосвязей, которые можно попытаться материализовать, используя математические методы. Обработка полученных данных даст много интересных метрик для анализа, например средние скорости маршрутов, проблемные участки, места сознательного "зарезинивания" движения и т.п.. Интересно, согласитесь? Конечно проект не будет претендовать на абсолютную точность, это скорее исследовательский проект, направленный на изучение математического аппарата, применительно к транспортному моделированию.
Самый острый вопрос на сегодня - источники данных для анализа. Очевидно, что внедрение системы ГЛОНАСС на весь подвижной состав позволило полностью снимает эту проблему. Но ввод этой системы постоянно откладывается и затягивается. Да и кто же допустит простого независимого исследователя к этим данным? Этим вопросом еще предстоит заняться. Откуда в таком случае брать данные? Конечно краудсорсинг!
Поучаствовать в проекте может любой желающий. На одном из неиспользуемых доменов я на скорую руку поднял сайт-заглушку http://opensaratov.ru, на котором волонтеры могут получить базовую информацию о том как помочь. Самый простой способ помочь - записать любым GPS-логгером вашу поездку на общественном транспорте. Это может быть GPS-приемник в телефоне и приложение, а может быть и внешнее устройство. Прислать полученный GPX-файл можно через специальную форму на сайт http://opensaratov.ru . После загрузки он попадает в общее хранилище, затем обрабатывается (убираются помехи, сглаживается трек, сопоставляется с маршрутом и т.п.) и затем в качестве входных данных поступает в математическую модель. Математическая модели самообучаемая, т.е. чем больше треков тем точнее предсказание. Но это в теории. Пока файлы только сбрасываются в общее хранилище. Но это не должно остановить потенциальных краудсорсеров от записи треков. Главное установить на приемнике максимальную точность и сесть у окна. И да, нужны только треки движения общественного транспорта, никаких машин! Иначе прогноз будет врать.
Я считаю, что любой университетский проект выше курсовой работы должен иметь открытые исходники. Потому что налогоплательщики по сути платят за мое обучение в университете, а значит наработки должны быть доступны любому желающему. Поэтому все наработки по этому проекту будут иметь открытые исходники. Я надеюсь, что в Саратове найдутся еще программисты, заинтересованные в пробе своих сил в таком общественно полезном проекте. При наличии открытых исходников любой желающий может присоединиться к разработке и внести свой посильный вклад. Но об этой стороне проекта я напишу отдельно.
Вот как то так. Пост получился немного сумбурным, но это от переизбытка идей, которыми нужно поделиться. Уточнения спрашивайте в комментариях.
P.S. Предвижу вопрос: да, это и правда очень похоже на Я.Пробки. Но они к сожалению прилично врут, оптимизированы под автомобили, и нет возможности выбрать из нескольких маршрутов оптимальный. Но суть такая же + открытые исходники всего всего.
Чем же мне предстоит заниматься? А заниматься я буду математическим моделированием процессов передвижения на общественном транспорте. Путем применения математической модели, статистических методов и разных технологий на выходе должно появится приложение, которое попытается предсказать, сколько вам ехать от точки А до точки Б на общественном транспорте, учитывая текущую загруженность дорог, погодные условия, время дня, день недели и массу других факторов. И при этом поможет выбрать наиболее оптимальный маршрут.
Не для кого не секрет, что разные маршруты ОТ движутся с разной скоростью, вне зависимости от загруженности дорог. Думаю пример с 11-м автобусом приводить не надо, все го знают. Другой пример - энгельсские автобусы. По многолетнему опыту быстрее всех едет 284б, видимо т.к. автобусов этого маршрута меньше всего. Так же жителям спальных районов очевидно, что утром быстрее добраться в центр на трамвае, чем ждать свободное место в маршрутке. А вот в обед скорее всего на маршрутке будет быстрее. Таким образом в городе существуем множество взаимосвязей, которые можно попытаться материализовать, используя математические методы. Обработка полученных данных даст много интересных метрик для анализа, например средние скорости маршрутов, проблемные участки, места сознательного "зарезинивания" движения и т.п.. Интересно, согласитесь? Конечно проект не будет претендовать на абсолютную точность, это скорее исследовательский проект, направленный на изучение математического аппарата, применительно к транспортному моделированию.
Самый острый вопрос на сегодня - источники данных для анализа. Очевидно, что внедрение системы ГЛОНАСС на весь подвижной состав позволило полностью снимает эту проблему. Но ввод этой системы постоянно откладывается и затягивается. Да и кто же допустит простого независимого исследователя к этим данным? Этим вопросом еще предстоит заняться. Откуда в таком случае брать данные? Конечно краудсорсинг!
Поучаствовать в проекте может любой желающий. На одном из неиспользуемых доменов я на скорую руку поднял сайт-заглушку http://opensaratov.ru, на котором волонтеры могут получить базовую информацию о том как помочь. Самый простой способ помочь - записать любым GPS-логгером вашу поездку на общественном транспорте. Это может быть GPS-приемник в телефоне и приложение, а может быть и внешнее устройство. Прислать полученный GPX-файл можно через специальную форму на сайт http://opensaratov.ru . После загрузки он попадает в общее хранилище, затем обрабатывается (убираются помехи, сглаживается трек, сопоставляется с маршрутом и т.п.) и затем в качестве входных данных поступает в математическую модель. Математическая модели самообучаемая, т.е. чем больше треков тем точнее предсказание. Но это в теории. Пока файлы только сбрасываются в общее хранилище. Но это не должно остановить потенциальных краудсорсеров от записи треков. Главное установить на приемнике максимальную точность и сесть у окна. И да, нужны только треки движения общественного транспорта, никаких машин! Иначе прогноз будет врать.
Я считаю, что любой университетский проект выше курсовой работы должен иметь открытые исходники. Потому что налогоплательщики по сути платят за мое обучение в университете, а значит наработки должны быть доступны любому желающему. Поэтому все наработки по этому проекту будут иметь открытые исходники. Я надеюсь, что в Саратове найдутся еще программисты, заинтересованные в пробе своих сил в таком общественно полезном проекте. При наличии открытых исходников любой желающий может присоединиться к разработке и внести свой посильный вклад. Но об этой стороне проекта я напишу отдельно.
Вот как то так. Пост получился немного сумбурным, но это от переизбытка идей, которыми нужно поделиться. Уточнения спрашивайте в комментариях.
P.S. Предвижу вопрос: да, это и правда очень похоже на Я.Пробки. Но они к сожалению прилично врут, оптимизированы под автомобили, и нет возможности выбрать из нескольких маршрутов оптимальный. Но суть такая же + открытые исходники всего всего.