Семинары

Мобильность населения – ключевая характеристика современного города. Ее исследования помогают понять функциональное устройство города, оценить доступность услуг, нагрузку на транспортные системы, выявить потенциальные локации для новой социальной и коммерческой инфраструктуры. Из-за сложностей и ограничений сбора данных, такой анализ часто опирается на модельные подходы, которые по косвенным данным и дополнительным признакам помогают восстановить структуру перемещений жителей. 

Первым докладчиком по теме выступил приглашенный спикер, ведущий аналитик данных компании Билайн Геоаналитика Денис Афанасьев. Данные мобильных операторов — один из наиболее полных и достоверных источников информации о мобильности населения, но они имеют строгие ограничения использования. Денис рассказал об экспериментах с применением ИИ и о том, как на основе открытых источников информации и допущений о закономерностях мобильности населения можно получить наборы синтетических данных, которые воспроизводят структуру реальных перемещений жителей города. Подобные данные используются мобильными операторами для отладки механизмов предобработки первичной информации с базовых станций — очистки от шумов, построения маршрутов и агрегации, могут быть использованы в тестовых и учебных задачах.

Доклад Екатерины Кокуриной, студентки 3 курса программы бакалавриата ФГГТ, был посвящен сравнению результатов моделировании дневной активности населения на основе механистических моделей и моделей машинного обучения. В качестве полигона исследования Екатерина выбрала агломерацию города Хельсинки и валидировала результаты с помощью открытых данных о суточном распределении жителей, полученным по данным мобильных операторов. Два класса моделей различаются по точности, требованиям к входящим данным и необходимости калибровки параметров на основе реальных данных. По итогам исследования лучшие результаты показала гибридная модель: она опиралась на механистическую модель, которая имитировала процесс выбора жителями маршрута перемещений, исходя из расположения точек интереса, а ее ошибки поправлялись алгоритмом случайного леса.

Третий спикер, студент 2 курса программы бакалавриата ФГГТ, Артур Шлеин, представил доклад по материалам курсового проекта. Артур анализировал маршруты коммьютеров на юго-западе Санкт-Петербурга. Чтобы восстановить структуру пассажиропотока наземного транспорта, он использовал модификацию гравитационной модели Хаффа, которая учитывала время пути до остановок, маршруты и частоту движения наземного транспорта. Используя данные о плотности населения, рассчитанные нагрузки на остановки и сведения о маршрутах, Артур выделил зоны обслуживания станций метрополитена и спрогнозировал потенциальные изменения этих зон, связанные с открытием новой станции «Юго-Западная».

Презентации докладчиков:

Денис_Афанасьев_Генерация_синтетических_данных (PDF, 16,67 Мб)

Екатерина_Кокурина_Моделирование_дневной_активности (PDF, 3,67 Мб)

Артур_Шлеин_Оценка_структуры_пассажиропотока (PDF, 3,09 Мб)