Predicting and improving smart mobility: a robust model-based approach to the BikeMi BSS = Prevedere e migliorare la mobilita smart: un approccio robusto di classificazione applicato a BikeMi

Andrea Cappozzo, F. Greselin, G. Manzi

Risultato della ricerca: Contributo in libroContributo a convegno

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 originaleEnglish
Titolo della pubblicazione ospiteSmart Statistics for Smart Applications
Pagine737-742
Numero di pagine6
Stato di pubblicazionePubblicato - 2019
EventoSmart Statistics for Smart Applications - Milano
Durata: 18 giu 201921 giu 2019

Convegno

ConvegnoSmart Statistics for Smart Applications
CittàMilano
Periodo18/6/1921/6/19

Keywords

  • Bike Sharing System
  • Robust Classification
  • Impartial Trimming
  • Smart Mobility

Fingerprint

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