29 juni 2021

Världen står inför utmaningen att uppnå en rad klimatmål samtidigt som människors efterfrågan på mobilitet måste tillgodoses. Denna utmaning kräver ett effektivt trafiksystem. Hur systemet skulle kunna effektiviseras genom att använda storskaliga datakällor för analys har Nils Breyer undersökt i sin avhandling Methods for Travel Pattern Analysis Using Large-Scale Passive Data.

En man står framför ett spårvagnsspår med en spårvagn i bakgrunden
För att trafikplanerare ska kunna ta välgrundade beslut för att utveckla trafiksystemet krävs att de har en bra överblick över hur människors resmönster ser ut nu och hur det har sett ut historiskt. Resmönstren kan användas för att hitta typer av persontransporter som skulle kunna flyttas till mer energieffektiva trafikslag eller för att modellera vilka effekter en investering i infrastruktur skulle kunna få.

Idag använder trafikplanerare trafikmodeller som får sin data från undersökningar av personers resvanor och trafikmätningar. Nackdelarna med dessa datakällor är att det är dyrt att genomföra undersökningar och mätningar, det ger också ett mycket begränsat antal observationer och därför kan modellerna som byggs utifrån dessa data bara ge ungefärliga uppskattningar av människors resmönster.

Syftet med avhandlingen är att vidga förståelsen för vad som behövs för att processa storskaliga passiva datakällor såsom mobilnätsdata och data från reskort i kollektivtrafiken för att analysera resmönster. Det finns nämligen en del utmaningar med den här typen av datakällor. Exempelvis finns en risk att korta resor inte registreras på ett tillförlitligt sätt. Man kan dock förbättra resultaten med maskininlärningsmetoder och avhandlingen visar att det är möjligt även om ingen träningsdata finns tillgänglig.

– Nya storskaliga passiva datakällor som data från mobilnätet och data från reskort i kollektivtrafiken öppnar för nya möjligheter att observera resmönster på ett sätt som kan ge en mycket mer detaljerad förståelse av de faktiska resmönstren, säger Nils Breyer som nyligen disputerat inom forskarutbildningsämnet Infrainformatik vid Institutionen för teknik och naturvetenskap (ITN), avdelningen för Kommunikations- och transportsystem (KTS).

Mer information

Senaste nytt från LiU

Patrik Thollander, professor i energisystem vid Linköpings universitet.

Så kan industrins globala koldioxidutsläpp minska

De globala koldioxidutsläppen från industrin kan minska med fem procent. Men då måste företag och beslutsfattare ta ett helhetsgrepp på energieffektivisering och inte stirra sig blinda på teknisk utveckling. Det menar forskare vid bland annat LiU.

Pipettspets mot svart bakgrund.

Pipetten som kan aktivera enskilda hjärnceller

Forskare vid LiU har utvecklat en pipett som kan leverera joner till enskilda hjärnceller utan att skapa störningar i den känsliga miljön utanför cellerna. Tekniken kan ge viktiga insikter om hur enskilda celler påverkas och hur de samarbetar.

En kvinna i vit blus.

Barn med NPF-diagnoser gynnas av riktad fritidsverksamhet

Barn med neuropsykiatriska diagnoser har ofta svårt att delta i öppna fritidsaktiviteter.  I en ny doktorsavhandling från LiU studeras den riktade verksamheten KFUM Funkis i Linköping. Resultatet visar på utmaningar men framförallt på möjligheter.