Enfoques generales para el tráfico de automóviles modelo en un estacionamiento

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Un amigo mío me ha pedido que lo ayude con el modelado predictivo del tráfico de automóviles en un estacionamiento de tamaño mediano. El garaje tiene sus días ocupados y fáciles, sus horas pico, horas de apertura (está abierto durante 12 horas durante los días laborables y durante 8 horas durante los fines de semana).

El objetivo es predecir cuántos automóviles ingresarán al garaje durante un día determinado (por ejemplo, mañana) y cómo se supone que estos automóviles se distribuirán durante el día.

Indíqueme referencias generales (preferiblemente disponibles públicamente) a estrategias y técnicas.

Gracias

— David D
fuente

¿Qué estás tratando exactamente de modelar / predecir aquí?

— Nick

Gracias. He editado la pregunta. Espero que ahora esté más claro

— David D

Suena como un problema del Proceso de Poisson para mí. Déjame ver qué piensan los demás al respecto.

— suncoolsu

Vea mi comentario a la respuesta de Dmitrij Celov y aclare su pregunta.

— Boris Gorelik

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El campo que es relevante para el problema es la teoría de la cola , un subcampo particular es un proceso de nacimiento-muerte . Un artículo que, en mi opinión, es útil para su tarea es RC Larson y K.Satsunama (2010) Precios de congestión: un modelo de cola de estacionamiento , siguiendo los enlaces en las referencias le daría más ideas sobre dónde proceder.

Tenga en cuenta que recientemente se ha lanzado la cola de paquetes R (sin embargo, con un error de imprenta en el título). Finalmente, creo que este enlace para el software de colas podría ser útil.

— Dmitrij Celov
fuente

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El proceso de nacimiento-muerte intenta analizar el rendimiento del proceso (aquí, el empleado del estacionamiento o similar). Tengo la sensación de que DavidD está buscando un método para predecir la cantidad de automóviles que intentarán facturar en el garaje (no la cola, sino la demanda).

— Boris Gorelik

@bgbg, el problema con el estacionamiento es que los autos en el garaje no se quedan todo el tiempo, cuando manejas hacia la ciudad, ves cuántos lugares libres hay en un garaje en particular, así que decides ocuparlo o buscarlo. lugar gratuito en otro lugar (supongo que es una especie de estacionamiento, pero solo bajo tierra, aquí estoy de acuerdo en que más detalles serían útiles). Dado que los automóviles en el garaje no se quedan todo el día (s) usted necesita un proceso de nacimiento-muerte para describir si un lugar en particular está libre u ocupado, esta vez de un día y de una semana. Esperando los comentarios de David.

— Dmitrij Celov

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La predicción de datos por hora se ha convertido en mi principal interés. Este problema surge normalmente en el pronóstico del centro de llamadas. Hay que preocuparse por los patrones por hora durante el día, los diferentes patrones diarios durante la semana y los patrones estacionales durante todo el año (Indicadores mensuales / Indicadores semanales. Además, puede haber y he visto interacción entre los patrones por hora y los patrones diarios. Función de transferencia (una generalización / superconjunto de Regresión para datos de series de tiempo) puede acomodar fácilmente las estructuras mencionadas. Además, los eventos durante el año (Navidad, Pascua, etc.) deben incluirse posiblemente utilizando estructuras de plomo, contemporáneas y / o de retraso. análisis necesitamos validar a través de esquemas de detección de intervención que no hay pulsos, cambios de nivel / paso, Pulsos estacionales y / o tendencias de tiempo local restantes en el proceso de error que sugieren un aumento del modelo. Si la serie residual sugiere una estructura autotregresiva, simplemente se agrega una estructura ARIMA adecuada. Se debe tener cuidado al seleccionar un recurso para tratar este problema. Recientemente analicé y desarrollé pronósticos para un problema similar: la cantidad de pasajeros en el sistema de metro de París por hora y por día. En mi humilde opinión, este es un problema de construir una ecuación útil a partir de los datos que luego pueden usarse para simular posibles escenarios que luego pueden usarse para evaluar la longitud de la cola, etc. Recientemente analicé y desarrollé pronósticos para un problema similar: la cantidad de pasajeros en el sistema de metro de París por hora y por día. En mi humilde opinión, este es un problema de construir una ecuación útil a partir de los datos que luego pueden usarse para simular posibles escenarios que luego pueden usarse para evaluar la longitud de la cola, etc. Recientemente analicé y desarrollé pronósticos para un problema similar: la cantidad de pasajeros en el sistema de metro de París por hora y por día. En mi humilde opinión, este es un problema de construir una ecuación útil a partir de los datos que luego pueden usarse para simular posibles escenarios que luego pueden usarse para evaluar la longitud de la cola, etc.

— IrishStat
fuente

+1 Ejemplos interesantes. ¿Alguno de ellos es accesible en la Web?

— whuber