3 research outputs found
Relaxing door-to-door matching reduces passenger waiting times: a workflow for the analysis of driver GPS traces in a stochastic carpooling service
Carpooling has the potential to transform itself into a mass transportation
mode by abandoning its adherence to deterministic passenger-driver matching for
door-to-door journeys, and by adopting instead stochastic matching on a network
of fixed meeting points. Stochastic matching is where a passenger sends out a
carpooling request at a meeting point, and then waits for the arrival of a
self-selected driver who is already travelling to the requested meeting point.
Crucially there is no centrally dispatched driver. Moreover, the carpooling is
assured only between the meeting points, so the onus is on the passengers to
travel to/from them by their own means. Thus the success of a stochastic
carpooling service relies on the convergence, with minimal perturbation to
their existing travel patterns, to the meeting points which are highly
frequented by both passengers and drivers. Due to the innovative nature of
stochastic carpooling, existing off-the-shelf workflows are largely
insufficient for this purpose. To fill the gap in the market, we introduce a
novel workflow, comprising of a combination of data science and GIS (Geographic
Information Systems), to analyse driver GPS traces. We implement it for an
operational stochastic carpooling service in south-eastern France, and we
demonstrate that relaxing door-to-door matching reduces passenger waiting
times. Our workflow provides additional key operational indicators, namely the
driver flow maps, the driver flow temporal profiles and the driver
participation rates
Potentiel et prévision des temps d'attente pour le covoiturage sur un territoire
This thesis focuses on the potential and prediction of carpooling waiting times in a territory using statistical learning methods. Five main themes are covered in this manuscript. The first presents quantile regression techniques to predict waiting times. The second details the construction of a workflow based on Geographic Information Systems (GIS) tools in order to fully leverage the carpooling data. In a third part we develop a hierarchical bayesian model in order to predict traffic flows and waiting times. In the fourth part, we propose a methodology for constructing an informative prior by bayesian transfer to improve the prediction of waiting times for a short dataset situation. Lastly, the final theme focuses on the production and industrial exploitation of the bayesian hierarchical model.Cette thèse s’intéresse au potentiel et à la prévision des temps d’attente concernant le covoiturage sur un territoire en utilisant des méthodes d’apprentissage statistique. Cinq thèmes principaux sont abordés dans le présent manuscrit. Le premier présente des techniques de régression quantile afin de prédire des temps d’attente. Le deuxième détaille la construction d’un processus de travail empruntant des outils des Systèmes d’Information Géographique (SIG) afin d’exploiter pleinement les données issues du covoiturage. Dans un troisième temps nous construisons un modèle hiérarchique bayésien en vue de prédire des flux de trafic et des temps d’attente. En quatrième partie nous proposons une méthode de construction d’une loi a priori informative par transfert bayésien dans le but d’améliorer les prédictions des temps d’attente pour une situation de jeu de données court. Enfin, le dernier thème se concentre sur la mise en production et l’exploitation industrielle du modèle hiérarchique bayésien
Potential and prediction of waiting times for carpooling in a territory
Cette thèse s’intéresse au potentiel et à la prévision des temps d’attente concernant le covoiturage sur un territoire en utilisant des méthodes d’apprentissage statistique. Cinq thèmes principaux sont abordés dans le présent manuscrit. Le premier présente des techniques de régression quantile afin de prédire des temps d’attente. Le deuxième détaille la construction d’un processus de travail empruntant des outils des Systèmes d’Information Géographique (SIG) afin d’exploiter pleinement les données issues du covoiturage. Dans un troisième temps nous construisons un modèle hiérarchique bayésien en vue de prédire des flux de trafic et des temps d’attente. En quatrième partie nous proposons une méthode de construction d’une loi a priori informative par transfert bayésien dans le but d’améliorer les prédictions des temps d’attente pour une situation de jeu de données court. Enfin, le dernier thème se concentre sur la mise en production et l’exploitation industrielle du modèle hiérarchique bayésien.This thesis focuses on the potential and prediction of carpooling waiting times in a territory using statistical learning methods. Five main themes are covered in this manuscript. The first presents quantile regression techniques to predict waiting times. The second details the construction of a workflow based on Geographic Information Systems (GIS) tools in order to fully leverage the carpooling data. In a third part we develop a hierarchical bayesian model in order to predict traffic flows and waiting times. In the fourth part, we propose a methodology for constructing an informative prior by bayesian transfer to improve the prediction of waiting times for a short dataset situation. Lastly, the final theme focuses on the production and industrial exploitation of the bayesian hierarchical model