← Kaikki asiakastarinat
KuljetusKoneoppiminen
1,4M matkaa · XGBoost
NYC Taxi -matka-aikojen ennustaminen kaupunkitasolla
Ongelma
NYC:n matka-aikoihin vaikuttavat vuorokaudenajat, lähtö- ja määränpäämallit sekä kaupunkitason ruuhkat. Yksinkertaiset aikeskiarvot hinnoittelevat matka-ajat väärin operatiivisissa järjestelmissä, mikä johtaa tehottomuuteen.
Lähestymistapa
Koulutettiin XGBoost-malli 1,4 miljoonalla matkatietueella hyödyntäen ajallisia ja paikkatietoominaisuuksia. Sää- ja liikennetiedot integroitiin Foliumin avulla maantieteellisiin tarkistuksiin. Toteutettiin Pandas-pohjainen tiedonpuhdistus tuotantomotivaatiota varten.
Tulos
Kaupunkitason ETA-tarkkuus riittää operatiiviseen reititykseen. Kuljettajat ja asiakkaat saavat luotettavia aika-arvioita jopa ruuhka-aikoina.
- ◆ETA-tarkkuus riittää operatiiviseen käyttöön
- ◆Käsittelee ruuhkat, sän ja paikkamallit
- ◆1,4M matkan todellista koulutusdataa, ei lelunoteja
- ◆Valmis reititys- ja kuljettaja-ETA-järjestelmiin
1,4M matkaa
Koulutusdata
Aika · Geo · Sää
Piirteet
XGBoost
Malli
Streamlit
Julkaisu
KuljetusXGBoostKaupunkianalyysiPaikkatietoAikasarja