Smart Mobility

Herausforderung:

Öffentliche Verkehrsmittel geraten in Stoßzeiten an die Belastungsgrenze. Fahrgäste wollen zudem auch über die Haltestelle hinaus mit innovativen Verkehrsträgern komfortabel bis zu ihrem Zielort reisen. Flexible Linienführung und individuelle Start- und Zielpunkte werden in Zukunft eine zunehmende Rolle spielen.

Lösung:

Das Geospin Prognosemodell kann Mobilitätsbedarfe in Städten zeitlich und geografisch für jeden einzelnen Verkehrsträger bestimmen. Dies trifft auch auf Gebiete zu, in denen der Verkehrsträger aktuell noch nicht angeboten wird und keine Erfahrungswerte vorliegen.

Mit Geospin können Sie bestehende Netze und Flotten besser auslasten, in Störfällen schnell reagieren, sowie Sharingkonzepte und völlig neue bedarfsorientierte Mobilitätssysteme (wie beispielsweise Demand-Responsive Transport) etablieren.

PROGNOSE

TATSÄCHLICHER BEDARF

Kundenstimmen

»Geospin überzeugte mit einer fundierten technischen Expertise und leistungsstarken Algorithmen für zahlreiche Verkehrsmodi. Die verwendeten Modelle überzeugten insbesondere auch in ihrer Übertragbarkeit auf unterschiedliche Städte. Auf diese Weise konnten Prognosen für Gebiete berechnet werden, für die noch keine Mobilitätsdaten vorlagen.«

Dr. Christian Schwingenschlögl, Head Mobility Data Analytics, Siemens Mobility GmbH

Das Modell lernt anhand hunderttausender Bewegungsmuster verschiedener Städte.

 

 Anschließend wird das Mobilitätsverhalten einer deutschen Großstadt im Tagesverlauf vorhergesagt und mit der realen Nachfrage abgeglichen.

 

Die Nachfrage zu Stoßzeiten kann mit über 97% Genauigkeit vorhergesagt werden. Auch in Gebieten, die bisher nicht angebunden sind, kann die versteckte Nachfrage aufgezeigt werden.

 

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