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Validating the coverage of bus schedules: A Machine Learning approach

Título
Validating the coverage of bus schedules: A Machine Learning approach
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2015
Autores
Joao Mendes Moreira
(Autor)
FEUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Sem ORCID
Luis Moreira Matias
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Joao Gama
(Autor)
FEP
Jorge Freire de Sousa
(Autor)
FEUP
Revista
Título: Information SciencesImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 293 1
Páginas: 299-313
ISSN: 0020-0255
Editora: Elsevier
Classificação Científica
FOS: Ciências exactas e naturais > Ciências da computação e da informação
Outras Informações
ID Authenticus: P-00A-0V5
Abstract (EN): Nowadays, every public transportation company uses Automatic Vehicle Location (AVL) systems to track the services provided by each vehicle. Such information can be used to improve operational planning. This paper describes an AVL-based evaluation framework to test whether the actual Schedule Plan fits, in terms of days covered by each schedule, the network's operational conditions. Firstly, clustering is employed to group days with similar profiles in terms of travel times (this is done for each different route). Secondly, consensus clustering is used to obtain a unique set of clusters for all routes. Finally, a set of rules about the groups content is drawn based on appropriate decision variables. Each group will correspond to a different schedule and the rules identify the days covered by each schedule. This methodology is simultaneously an evaluator of the schedules that are offered by the company (regarding its coverage) and an advisor on possible changes to such offer. It was tested by using data collected for one year in a company running in Porto, Portugal. The results are sound. The main contribution of this paper is that it proposes a way to combine Machine Learning techniques to add a novel dimension to the Schedule Plan evaluation methods: the day coverage. Such approach meets no parallel in the current literature.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 15
Documentos
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