A data mining approach for trip time prediction in mass transit companies

• Tipo: Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
• Data: 2005

Autores

João M. Moreira (Autor) FEUP; Alípio Jorge (Autor) FEUP; Jorge Freire de Sousa (Autor) FEUP; Carlos Soares (Autor) FEUP

Ata de Conferência Internacional

Título: Proceedings of the workshop W11 on Data Mining for Business

Páginas: 63-66

workshop W11 on Data Mining for Business co-located with ECML/PKDD

Porto - Portugal, 3 de Outubro de 2005

Classificação Científica

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática

CORDIS: Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia dos transportes

Outras Informações

Abstract (EN): In this paper we discuss how trip time prediction can be useful for operational optimization in mass transit companies and how data mining techniques can be used to improve results. Firstly, we an- alyze which departments need trip time prediction and when. Secondly, we review related work and thirdly we present the analysis of trip time over a particular path. We proceed by presenting experimental results conducted on real data with the forecasting techniques we found most adequate, and conclude by discussing guidelines for future work.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 4