Taller ofrecido durante el Simposio Smart City Panamá organizado por la Autoridad del Tránsito y Transporte Terrestre y la Universidad Tecnológica de Panamá, el 4 de julio de 2019.
Big data para el análisis del sistema de transporte público, por Fernando Medina de Georgia Tech Panamá
1. Big Data para el Análisis del
Sistema de Transporte Público
Fernando Medina
4 de Julio 20194 de Julio 2019
2. Orden Del Día
Inicio de Proyecto: Objetivos
Primeros algoritmos: PythonPrimeros algoritmos: Python
Metodología y dificultades.
Resultados.
Segundos algoritmos: PostGIS.
Metodología y dificultades.
Análisis de Flujos de Pasajeros.Análisis de Flujos de Pasajeros.
Resultados a la fecha.
Nuevos Objetivos, Pasos próximos
3. Objetivos Iniciales
Responder a la pregunta de “dónde” y “cuándo” sucede la
congestión vehicular y “quién” es afectado.
Asistir a MiBus en su necesidad de verificar la calidad de sus
datos.
Asistir a MiBus con la asociación de datos de pasajeros a su
operación.operación.
4. Primeros Algoritmos: Python
Se escogió Python por su gran versatilidad.
Metodología:Metodología:
Se verifica la veracidad de la ruta asignada a cada bus, comparando las
paradas visitadas con la secuencias de paradas para cada ruta
programadas en el sistema.
Se utilizan GeoFences para detectar cercanía a puntos de referencia.
Se utilizan distintas condiciones para definir cuando comienza y termina
un viaje.
Se asocian registros de pasajeros a buses por tiempo y vehículo.Se asocian registros de pasajeros a buses por tiempo y vehículo.
7. Primeros Algoritmos: Resultados
Confiabilidad: Se verifican y se corrige la asignación de rutas enConfiabilidad: Se verifican y se corrige la asignación de rutas en
el sistema.
Velocidad de Procesamiento: se reduce sustancialmente el
tiempo de procesamiento.
Se generan indicadores que permiten tener ideas de lo que
sucede en la operación.
Se asocian datos de distintas fuentes: operación de MiBus,Se asocian datos de distintas fuentes: operación de MiBus,
Sonda, ATTT.
8. Segundos Algoritmos: PostGIS
Se utiliza concepto de red vial física para asociar movimientos
de vehículos a calles.de vehículos a calles.
Esta asociación permite también combinar distintas fuentes de
datos al mismo recurso físico.
La verificación y corrección de rutas con este concepto es más
granular y precisa.
Permite generar visualizaciones con información muy granular.
Se generan análisis de los movimientos de los pasajeros de laSe generan análisis de los movimientos de los pasajeros de la
ciudad.
9. Segundos Algoritmos: Metodología
Se utiliza la red de OpenStreetMaps como fuente para la red vial y se
prepara para su uso.
Debido a la cantidad de datos, se hace un preprocesamiento de losDebido a la cantidad de datos, se hace un preprocesamiento de los
movimientos en la red base para lograr asociar rápidamente los
millones de datos que se manejan diariamente.
Se utiliza PGrouting para hacer la asociación a la calle, utilizando el
algoritmo dijkstra para considerar la mejor opción de las asociaciones
posibles.
Se generan también puntos de parada cuando un vehículo se detiene
por más de cierto tiempo.por más de cierto tiempo.
Se generan los recorridos de los buses en cada ruta basados en las
secuencia de paradas de la ruta y los movimientos vistos de los buses
en cada día.
11. Segundos Algoritmos: MapMatching
Caso 1 Caso 2 Caso 3
Dijkstra
Origen - Destino
Dijkstras
Consecutivos
Bread Crumbs muy
cercanos a calle
Dijkstras
Multiples
Origen - Destino
con error
Ruta menos costosa Ruta menos costosa Ruta menos costosa
12. Segundos Algoritmos: MapMatching
Caso 4
Explosión de
Alternativas
Bread Crumbs con
error variable
Ruta menos costosa
Dijkstra
Múltiple de
Alternativas
14. Segundos Algoritmos: Flujos de Pasajeros
Utilizando la información de Sonda, se hacen análisis de flujos
agregando datos por zonas.
Haciendo falta la información completa de las bajadas en el
sistema, se hacen inferencias de bajada, utilizando distintos
supuestos razonables.
Se hace análisis de trasbordo entre sistemas de transporteSe hace análisis de trasbordo entre sistemas de transporte
(MiBus y Metro con una muestra inicial)
