Adatvezérelt döntéshozatal a fenntartható városi közlekedésben
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | TDK dolgozat |
| Kulcsszavak: | Adatvezérelt big data elemzés gépi tanulás közlekedés |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/57872 |
| Kivonat: | Azért kezdtem el foglalkozni nagy adathalmazokkal, mert mindig is érdekelt az adat alapú döntések és az ezekben rejlő nagy potenciál kihasználása. A fő kérdésben azt vizsgálom, hogy a Budapesti Közlekedési Központ miként használja fel és építi be a mindennapi operációba a közbicikli szolgáltatásból származó adatok elemzéseit. A bérlők egyik legfontosabb igénye, hogy a kerékpárok akkor és ott legyenek elérhetőek, amikor és ahol arra szükség van. Ezért megvizsgáltam a jelenlegi állapotot és ennek tükrében további javaslatokat teszek gépi tanulás segítségével, hogy hogyan lehet növelni a szolgáltatás elérhetőségét. A vizsgálatot egy átfogó szakirodalom kutatás előzi meg, amely bemutatja az adatokkal való munka lehetőségeit, előkészítve a fő kérdésem megválaszolását.A választ főként kvantitatív módszer segítségével kutattam, amelyhez Python programnyelvben elérhető statisztikai és gépi tanulási csomagokat használtam fel. Az eredmények tükrében már látható, hogy a 2023-as bérlésekre vonatkozó adatok elemzése - a BKK-val való egyeztetésekre alapozva - a napi működés fejlesztésének érdekében jelenleg is folyamatban vannak. A kerékpárok éves szinten több mint 26 napon keresztül nem elérhetőek a felvevő pontokon. Kutatásomban ennek csökkentésére teszek javaslatot: hogyan lehet a korábbi bérlési adatokból előre jelezni a szükségletet az egyes állomásokon. Napi átlagosan 9316 bérlést indítanak a felhasználók Budapesten, egy út alkalmával pedig kb. 2,4 km-t tesznek meg. Összesen: 22.358 km-t.Amennyiben az adatelemzést beépítjük a mindennapi döntéshozatalba és éves szinten akárcsak egy nappal is növelni tudjuk a szolgáltatás elérhetőségét, vagyis csökken a nem elérhető kerékpárok száma, akkor naponta potenciálisan közel 2,9 kg károsanyag kibocsátástól óvhatjuk meg a várost egy tisztább és élhetőbb bolygó reményében. |
|---|