A machine learning framework for public transport ridership estimation using multi-source data fusion with low-cost bluetooth data
Notice bibliographique
Résumé
Accurate information about demand volumes at certain locations within public transport networks is critical to making informed decision by transportation planners. Traditional manual counts to collect volumes, while accurate, are costly and labour intensive. Existing automatic passenger counting systems also face limitations in terms of cost, accuracy, or compatibility. This paper proposes a multi-source data fusion framework to improve the ca-pability of passenger counting using a low-cost Bluetooth sensor. The frameworks combine otherwise independent and unrelated raw Bluetooth counts, novel drone data and freely available General Transit Feed Specification - Real-Time and ferry schedule data into a unified and comparable format. The proposed framework leverages the advance capabilities of various machine learning models, K-Nearest Neighbour, XGBoost and Random Forest to estimate ridership of public transport vehicles in an area affected by nearby ferry operations. The results demonstrate the models generated using the framework achieve high accuracy and low errors when compared to the ground truth of manual counts. Machine learning model vastly outperform standard Linear Regression model with a R2 value of 0.86 compared to 0.62. Models incorporating variables develop from the framework significantly outperform those that rely solely on Bluetooth data (R2 of 0.86 vs -0.49). Notably, the framework is still able to draw similar conclusion when utilizing the drone counts as the ground truth which expose the model with significantly more data points then manual counts. However, discrepancy between manual count and drone count highlight the need for further validation to enhance the reliability of this approach. Nevertheless, the framework highlights the value of multi-sensor data fusion as a necessary enhancement to improve the utility and accuracy of the low-cost Bluetooth count.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».