Model poptávky po taxi službách založený na datech

Abstract

Táto práca uvádza prehľad metód určených na modelovanie a predikciu taxi dopytu, s využitím informácii dostupných z dát, pozostávajúcich hlavne z GPS lokalizácie, a časových značiek. Úlohou je vyvinúť program, ktorý dokáže vytvoriť model založený na dátach, schopný predpovedať taxi dopyt cestujúceho. Toto je dosiahnuté selekciou vhodných vlastností, prácou s kolekciou dát, a konfiguráciou parametrov daného modelu. Výsledkom tejto práce je model schopný aspoň trochu predikovať polohu vyzdvihnutia - zemepisná dĺžka a šírka . Experimenty ukazujú ako schopne vytvorený model funguje, v porovnaní medzi jednotlivými metódami.

This thesis introduces an overview of methods designed for modelling and prediction of taxi demand, using information available from datasets, consisting mostly of GPS localization, and timestamps. The objective is to develop a program, which manages to create data-driven model, able to predict passenger taxi demand. This is accomplished by selection of appropriate features, working with selection of data and configuring parameters of said model. Result of this thesis is model able to slightly predict the pickup location - latitude and longitude. Experiments show how well created model works, with comparison between single approaches.