Análise de dados em transporte urbano

As agências de transporte têm sido tradicionalmente prejudicadas no planejamento, gerenciamento e avaliação de seus serviços, tendo que depender fortemente de sistemas de coleta de dados manuais dispendiosos e não confiáveis.

No entanto, o desenvolvimento da Tecnologia da Informação e Telecomunicações está mudando a quantidade, o tipo e a qualidade dos dados disponíveis para planejadores e gerentes. Utilizamos várias fontes de dados automáticos, como cartões inteligentes, locais de veículos GPS, registros detalhados de chamadas de celular e aplicativos de rastreamento de mobilidade para estimar e prever a demanda de viagens, explorar regularidades comportamentais, quantificar confiabilidade de serviços e avaliar o programa de gerenciamento de demanda de viagens.

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Detecção de Desarme Usando Dados CDR Escassos baseados em Aprendizagem Estatística Supervisionada

Apesar de um grande corpo de literatura relacionado à detecção de viagens usando dados de Registro de Chamadas (CDR), a compreensão fundamental das limitações dos dados está faltando e, particularmente, sua natureza esparsa não é bem abordada no trabalho existente.

Este artigo desenvolve um mapeamento explícito entre padrões de telecomunicação capturados por CDRs e padrões físicos de viagem que são de interesse para a comunidade de transporte. Para reduzir a dependência excessiva de métodos existentes de detecção de viagens baseados em CDR em heurísticas e suposições arbitrárias, usamos a fusão de dados para formar dados rotulados para aprendizado estatístico supervisionado.

Na ausência de dados complementares, isso pode ser feito extraindo a observação rotulada de registros de acesso a dados celulares mais granulares e extraindo vetores de características de registros de chamadas de voz e SMS. A abordagem proposta é demonstrada, usando dados de CDR do mundo real de uma grande cidade de 6 milhões de pessoas, através da inferência se existe uma visita oculta entre duas visitas consecutivas observadas a partir dos dados do CDR.

A regressão logística, a máquina de vetores de suporte e a rede neural artificial são usados ​​para desenvolver modelos de classificação estatística, e todos mostram uma melhora significativa em relação à regra ingênua de visita não-escondida, uma suposição implícita adotada pela maioria dos estudos existentes.

A abordagem de fusão de dados proposta oferece uma maneira sistemática e estatística para inferir os padrões de mobilidade individual a partir de registros de telecomunicações e pode ser generalizada para outros tipos de dados de grande escala.

Gestão da demanda em trânsito público: projeto e avaliação de estratégias.

Os aumentos no número de passageiros superam as expansões de capacidade em vários sistemas de trânsito. Ao mudar seu foco para o gerenciamento da demanda, empresas de Mobilidade Urbana, como a 4Move podem, em vez disso, influenciar como os clientes usam o sistema, obtendo mais da capacidade que já possuem.

No entanto, enquanto a gestão da demanda é bem pesquisada para o uso de veículos pessoais, suas aplicações para o transporte público ainda estão surgindo. Esta tese explora as estratégias que as agências de trânsito podem usar para reduzir a superpopulação, com um foco particular de como os dados de tarifas coletados automaticamente podem apoiar o projeto e a avaliação dessas medidas.

Uma estrutura para o desenvolvimento de políticas de gerenciamento de demanda é introduzida para ajudar a orientar as agências nesse processo. Inclui o estabelecimento de motivações para o programa, aspectos a serem considerados em seu projeto, bem como dimensões e métricas para avaliar seus impactos. Considerações adicionais para a atualização de uma política também são discutidas, assim como as possíveis fontes de dados e métodos para dar suporte à análise.

Essa estrutura foi aplicada a uma estratégia de incentivo a tarifas implementada no sistema MTR. Além de estabelecer os padrões de congestionamento existentes, foi realizada uma análise de classificação do cliente para entender os padrões típicos de viagem entre os usuários de MTR.

Esses resultados foram usados ​​para avaliar a promoção em três níveis de agregação de clientes: todos os usuários, grupos de usuários e um painel de viajantes de alta frequência. Verificou-se que o incentivo teve impactos pequenos, mas não desprezíveis, nas viagens pela manhã, particularmente no início do horário de pico e entre os usuários com comportamento similar ao do viajante comum.

Por meio de uma análise de ponto de mudança, foi possível identificar os membros do painel que responderam à promoção e quantificar os fatores que influenciaram sua decisão usando um modelo de escolha discreta. As descobertas dessas análises são usadas para recomendar possíveis melhorias no esquema atual da MTR.

Explorando a regularidade e a estrutura no comportamento de viagens usando dados de cartão inteligente.

À medida que as oportunidades econômicas fomentadas pelas grandes cidades se tornam mais diversificadas, os padrões de viagens dos usuários de transporte público tornam-se mais heterogêneos. De informações personalizadas ao cliente a modelos aprimorados de demanda de viagens, a compreensão desses padrões heterogêneos de viagem é útil para diversas aplicações relevantes para as Empresas de transporte urbano individual, tais como Uber, 99Pop e Cabify, além da já citada 4Move.

Esta tese explora como os dados dos Aplicativos de Mobilidade podem ser usados ​​para analisar e comparar a estrutura dos padrões individuais de viagem observados ao longo de várias semanas. Especificamente, a maneira pela qual múltiplas jornadas e atividades são ordenadas e combinadas em padrões repetidos, tanto pelo mesmo indivíduo ao longo do tempo quanto através de indivíduos, é avaliada a partir da seqüência de jornada de cada usuário.

A pesquisa está estruturada em torno de três objetivos. Primeiro, introduzimos uma representação dos padrões de viagem individuais e desenvolvemos uma medida da regularidade da sequência de viagens. A mobilidade de cada indivíduo é modelada como um processo estocástico com memória, do qual cada nova realização representa uma atividade ou jornada.

A taxa de entropia, uma medida de aleatoriedade no processo estocástico, é usada para quantificar a repetição na ordem das viagens e atividades. Essa análise revela que a ordem dos eventos é um componente importante da regularidade não explicitamente capturado na literatura anterior.

Em segundo lugar, desenvolvemos uma abordagem para identificar grupos de padrões de viagens com estrutura similar considerada com relação ao uso de transporte público e aos padrões de atividade. Por fim, apresentamos uma avaliação exploratória das associações entre os clusters identificados e as características sociodemográficas, ligando os dados do cartão inteligente a uma pesquisa anual do diário de viagens.

Esses três objetivos são considerados no contexto de uma aplicação prática usando as transações de uma amostra de aproximadamente 100.000 usuários coletados em uma grande cidade.

https://www.4movecodigo.com/

 

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Por quê preciso de um Código 4Move ou Código de Indicação 4Move?

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Mas, o que é e para que serve, um Código 4Move ou Código de Indicação 4Move?

A 4Move está sendo construída no Conceito de Comunidade, onde um grupo de pessoas Compartilham algo em Comum, dessa forma o Código 4Move ou Código de Indicação 4Move é o seu Passaporte de entrada para esta Comunidade: a 4Move. Assim, para que você possa Compartilhar dos Serviços Oferecidos ou Prestar Serviços, se faz necessário a indicação de alguém. Este princípio visa o  aumento da segurança de toda a Comunidade, onde se presa o Relacionamento.

O que fazer para Obter um Código 4Move ou Código de Indicação 4Move que seja válido?

Buscando no Youtube, Twitter, Facebook, Comentários em Matérias da 4Move, Diversos Sites, Amigos e Parentes certamente você encontrará um Código 4Move ou Código de Indicação 4Movemas, dependendo do Perfil que pretenda se Cadastrar na 4Move ele será INVÁLIDO! Isso acontece porque, visando Garantir mais Segurança e Suporte aos Interessados em Participar da 4Move apenas Passageiros Premium ou Motorista Premium estão Aptos a INDICAR todos os PERFIS (Motorista, Taxista, Passageiro) para Utilizarem a 4Move.

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O Código 4Move: PAULO ou Código de Indicação 4Move: PAULO tem Autorização para Indicar Motoristas, Motoristas Premium, Taxistas, Taxistas Premium, Passageiros e Passageiros Premium, em outras palavras, pode indicar todos os USUÁRIOS da 4Move. Garantindo Suporte a todos e oferecendo todo Apoio a quem deseja desenvolver em sua plenitude o Negócio 4Move, indo muito além de apenas se deslocar pela cidade.

Quando você se Cadastra com o Código 4Move: PAULO ou Código de Indicação 4Move: PAULO você tem acesso ao E-mail e Telefone pessoal, você pode entrar em Contato sempre que houver alguma dúvida ou necessidade de apoio.

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Vantagens em ser Passageiro 4Move

Passageiro 4Move

1 – FLEXIBILIDADE NO PAGAMENTO

Vantagens em ser Passageiro 4Move (App de Mobilidade Urbana):

A 4MOVE sabe que pessoas tem necessidades diferentes por isso somos flexíveis com 4 formas de pagamento, você pode cadastrar seu cartão de CRÉDITO direto no aplicativo, ou escolher a opção de pagamento direto com o motorista através do cartão de DÉBITO ou DINHEIRO, assim o nosso sistema rapidamente localizará o parceiro mais próximo que aceite sua necessidade.

E o mais interessante é pagamento com Bônus que você ganha dentro do aplicativo usando e indicando, não precisa gastar para se mover a sua corrida ficará muito mais econômica.

Caso não tenha Bônus o suficiente para a viagem, nosso sistema irá te avisar.

Não efetuamos cobranças dinâmicas, você não deve pagar a mais para chegar onde precisa.

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Vantagens em ser Afiliado 4Move:

Afiliado 4Move

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1 – TENHA O SEU NEGÓCIO

Nos da 4MOVE compreendemos que o mais importante para o sucesso de uma empresa, não é somente o sucesso financeiro individual e sim o sucesso de todos, gerando novas oportunidades.

Pensando neste sentido criamos um sistema que lhe dará a chance de ter uma oportunidade única de RENDA EXTRA, de acordo com o SEU TEMPO, lhe RECONHECEMOS como um lutador para uma vida de SUCESSO.

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