Prédiction du taux d'occupation des vélos en libre-service

Les vélos en libre-service sont de plus en plus répandus dans les villes du monde entier. Un grand problème de ce système de vélos est la disponibilité des vélos disponibles ainsi que la disponibilité d'emplacement permettant de rendre les vélos empruntés. Dans le cadre du projet GREEN (Gestion pREdictive des E-bikes Network), nous cherchons à mieux prévoir la gestion des flux de vélos afin de faciliter la vie des utilisateurs finaux. Les CFF utilisent le même type de système pour prédire l'occupation des trains à l'aide de leur signalétique propre (les trois petits bonhommes quand vous regardez les horaires sur le site web).

Ce projet vise donc à développer un programme qui apprendra de données déjà existantes afin de prédire la disponibilité du nombre de vélos et d'emplacements libres à un instantt et à une station donnée. Le projet sera centré sur l'implémentation d'un algorithme existant permettant de générer les prédictions et d'un petit programme permettant la visualisation des résultats.

Le programme développé devra permettre les points suivants :
# Lecture des données existantes (ces données seront fournies)
# Lancer l'apprentissage automatique de l'algorithme
# Prédiction d'utilisation des vélos à une station précise et à un instantt

General information
  • Date: 01.07.2016
  • Type: Semester project
  • Responsible: Simon Ruffieux

People

Supervisors
Omar Abou Khaled
Professor
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Elena Mugellini
Head of HumanTech
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Simon Ruffieux
Senior Researcher
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