← 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