Abstract
[Ita:]I sistemi di Bike Sharing giocano un ruolo centrale nella mobilita sosteni- ` bile, uno dei sei pilastri che indentificano una Smart City. Motivati da un set di dati disponibile online, questo lavoro presenta l’utilizzo di due modelli di classificazione robusta per prevedere il manifestarsi di situazioni in cui una bike station sia piena e/o vuota, cos`ı creando perdita di domanda ed insoddisfazione nei clienti. Esperimenti di classificazione sulle stazioni BikeMi nel centro di Milano evidenziano l’efficacia dei metodi proposti.
Lingua originale | English |
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Titolo della pubblicazione ospite | Smart Statistics for Smart Applications |
Pagine | 737-742 |
Numero di pagine | 6 |
Stato di pubblicazione | Pubblicato - 2019 |
Evento | Smart Statistics for Smart Applications - Milano Durata: 18 giu 2019 → 21 giu 2019 |
Convegno
Convegno | Smart Statistics for Smart Applications |
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Città | Milano |
Periodo | 18/6/19 → 21/6/19 |
Keywords
- Bike Sharing System
- Robust Classification
- Impartial Trimming
- Smart Mobility