SISTEMA COMERCIAL DE PREVISIÓN DE TRÁFICO RESUMEN DEL PROYECTO

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1 SISTEMA COMERCIAL DE PREVISIÓN DE TRÁFICO Autor: Asuar García, Mauricio Director: Sanz Bobi, Miguel Ángel Entidad colaboradora: UPCO - ICAI RESUMEN DEL PROYECTO El rápido aumento del tráfico automovilístico es un problema al cual nos enfrentamos diariamente muchos miles de personas en España, tanto a nivel personal como profesional. La creación de una herramienta para facilitar la gestión del tiempo y coste del transporte por carretera a través de previsiones de tráfico es algo novedoso que puede ser muy útil tanto a empresas como a particulares. Por todo esto, el motivo principal de la elección de este proyecto es el deseo de facilitar la vida diaria de miles de personas. Sistema Comercial de Previsión de Tráfico (a partir de ahora SCPT) es un aplicativo Web cuya función principal es la de ofrecer a petición de los usuarios previsiones desde a un día a una semana vista del tráfico en las carreteras de acceso a Madrid. Estas previsiones son realizadas utilizando técnicas de inteligencia artificial, teniendo en cuenta datos históricos de tráfico, de climatología, y del calendario laboral. Esquema general de SCPT

2 Estos datos recién mencionados son necesarios para el aprendizaje de SCPT. Los datos históricos de tráfico son recogidos y transformados de forma automática y diaria de la página web de la DGT (Dirección General de Tráfico mientras que los datos metereológicos son obtenidos en formato XML a través de un servicio gratuito de la empresa The Weather Channel ( también diariamente. El calendario laboral esta programado dentro del propio SCPT. La solución adoptada para obtener las previsiones es el uso de redes neuronales, concretamente perceptrones multicapa con retropropagación del error. Los datos en concreto utilizados como entradas para entrenar las redes neuronales son: Parámetros de tiempo o Hora del día o Día de la semana o Mes en curso Parámetros de calendario o Porcentaje de pre-festividad o Porcentaje de festividad o Porcentaje de post-festividad Parámetros de metereología o Temperatura o Medida de luz o Porcentaje de probabilidad de lluvia Con estas entradas, se desea predecir el nivel de tráfico cuantificado de 0 a 1 de la siguiente manera: 0-0,2: Circulación fluida

3 0,2-0,4: Circulación a velocidad moderada 0,4-0,6: Circulación lenta con paradas esporádicas 0,6-0,8: Circulación muy lenta con paradas frecuentes y prolongadas 0,8-1,0: Gran retención. Las previsiones son ofrecidas tanto en formato XML a traves de servicios web, como en formato gráfico a través del sitio web del sistema. Formato gráfico de las previsiones Para la recogida de datos se han creado herramientas en forma de servicios de Windows, y para la generación y entrenamiento de las redes neuronales se han creado herramientas de tipo consola. Como es lógico, para la explotación de las redes neuronales por parte de los usuarios y la generación de resultados se han implementado procesos ejecutables de forma remota.

4 Los servicios de explotación se han diseñado para que la lógica interna del aplicativo sea totalmente ajena al usuario, de tal manera que éste se limita a solicitar una petición de previsión sobre un día concreto en una carretera concreta, en una dirección y tramo concreto. Se han utilizado para el desarrollo del proyecto las tecnologías.net de Microsoft (el lenguaje utilizado ha sido C#), en combinación con una metodología basada en UML. Para el desarrollo web del aplicativo se ha utilizado ASP.NET en combinación con el framework de libre distribución DotNetNuke. La consecución de éste proyecto sirve para comprobar la fiabilidad y utilidad de estas previsiones de tráfico. Si los resultados obtenidos en este proyecto son satisfactorios, el aplicativo será la antesala de un sistema comercial REAL, que intentará ser desarrollado por el autor de este proyecto bajo los auspicios de la Oficina de Emprendedores de la UPCO. TRAFFIC FORECASTING COMMERCIAL SERVICE The rapid growth of automotive traffic is a problem we all encounter in everyday life, whether at personal or professional level. A tool that makes our transport time management easier is something new and useful for everyone who uses road transport. All these facts, plus helping thousands of people in their everyday life are the real motto of this project. Traffic Forecasting Commercial System (SCPT from now) is a Web application that offers Madrid s traffic forecastings on demand. Those forecasts can be from one day to one week over. The system uses artificial intelligence, analyzing data from traffic jams, weather, and calendar.

5 SCPT s framework. This data is necessary for the system training. Traffic jams data is parsed from DGT s web page (Dirección General de Tráfico on a daily basis, and weather data is grabbed from a free XML Service provided by The Weather Channel ( also daily. The calendar data is inside the application s database. The chosen solution to make those traffic forecasts is the use of neural networks. Following, there is a list of the data involved with the NN training: Time parameters o Hour o Weekday o Month Calendar parameter o Pre-holiday percent o Holiday percent o Post-holiday percent Weather parameters o Temperature

6 o Light parameter o Rain probability percent With these parameters the system is able to forecast traffic levels between 0 and 1, in this way: 0-0,2: Fluent traffic. 0,2-0,4: Moderate velocity traffic. 0,4-0,6: Show velocity traffic with some stops. 0,6-0,8: Very show velocity traffic with frecuent stops. 0,8-1,0: Very stucked traffic. The generated forecasts are offered in two flavors : One in graphic format through the system s web site, the other in XML format using web services. Forecasts graphic format

7 For data recopilation has been developed two tools in form of Windows services, and for generation and training of neural networks has been console executable tools. Logically, for running neural networks and generating forecasts by the final users has been developed remotely executable processes. Forecasting services has been designed to hide all the internal functions to the final users, as he only have to ask the system for the traffic state in some road, direction and interval..net Framework technologies has been used for the complete development of SCPT (C# language) in combination with UML techniques. For web development ASP.NET has been used, through the DotNetNuke Framework. This project is also useful to know the viability and utility of those traffic forecastings. If results are positive, the application will be the fist part of a REAL commercial application, which would be developed with the help of the UPCO s entrepreneurial office.