Post #1071

Автоматизация транспортного районирования вRITM³: машинное обучение и открытые данные На Встрече пользователей RITM³ Георгий Киселёв, инженер-аналитик SIMETRA, представил решение RITM³ для автоматизации транспортного районирования и оценки численности населения и рабочих мест на основе машинного обучения и открытых данных. Ключевая проблема, на решение которой направлена наша система, — необходимость в качественной статистике по транспортным районам для 4-шаговой транспортной модели (генерация спроса, распределение, выбор режима, перераспределение). Традиционные подходы — использование официальных данных или ручные расчёты по данным из открытых источников — имеют ограничения, основные из них — это достаточно высокие трудозатраты и зависимость от квалификации эксперта. Наше решение на базе цифровой платформы RITM³ использует ML-алгоритмы (Machine Learning, машинное обучение) на основе данных OpenStreetMap и Фонда развития территорий. С помощью ML cистема последовательно определяет тип земли под зданием, тип здания, оценивает численность населения (по этажности, количеству квартир, площади пятна застройки) и количество рабочих мест (по категориям зданий и расчётов для отдельных точек заведений). Формирование самих районов происходит автоматически по дорогам высокого и низкого классов, административным и естественным границам. Результаты тестирования на городах России — см. на карточке. Как использовать наше решение В модулях «Цифровой двойник» или «Транспортное прогнозирование и моделирование» пользователь может: — при создании модели поставить галочку «Создать районы и рассчитать статистику»; — в готовой модели выбрать районы или обвести область на карте для расчёта; — выгрузить слой жилых зданий в ГИС. Преимущества — Экономия времени: от нескольких дней до нескольких минут. — Снижение издержек на создание модели. — Высокая частота обновления данных. — Возможность использования для расчëтов других социально-экономических показателей. Результаты проекта по разработке решения для автоматизации транспортного районирования опубликованы в журнале Springer Nature, а также освещены изданием IT World. Полную запись выступления можно послушать по ссылке: https://vk.com/video-18942870_456239358 И записывайтесь на демо-показ всех возможностей RITM³👈 #РИТМ#цифровизация#ИИ