Berikelse av tidsseriedata fra reisevaneundersøkelser, både i sanntid og for historiske data

Offentlig prosjektsammendrag

Dette prosjektet har som mål å utvikle en ny teknologi som kombinerer sanntidsdata og historiske data med vær- og reiseinformasjon for å forbedre analyse og innsikt i reiseadferd og transportnettverk. Ved å berike dataene med ekstra informasjon, som værforhold og reisetider, vil vi kunne tilby mer presise og nyttige analyser til kunder innen transport- og logistikksektoren. For å oppnå dette vil vi integrere eksterne API-er for værdata og trafikkinformasjon med eksisterende datasystemer. Vi vil også benytte kunstig intelligens og maskinlæring for å trene modeller som kan estimere nøyaktige avreise- og ankomststeder for de historiske dataene som kun har grunnkretser som posisjonsangivelse. Prosjektet vil møte flere forsknings- og utviklingsutfordringer, inkludert utvikling av programvare for effektiv dataintegrasjon, kvalitetskontroll og evaluering, samt anvendelse av maskinlæring for å oppnå gode estimater. Ved å utvikle denne nye teknologien håper vi å øke inntektene og markedsandelen for bedriften ved å tilby en innovativ tjeneste som gir mer nøyaktige og nyttige analyser for kundene. Samtidig vil prosjektet bidra til å utvide bedriftens kompetanse innen kunstig intelligens, maskinlæring og tidsseriedataanalyse.