V 2020

Využití velkých dat při prognózách dopravního chování obyvatelstva

KVIZDA, Martin, Tomáš NIGRIN, Daniel SEIDENGLANZ, Zdeněk TOMEŠ, Vilém PAŘIL et. al.

Basic information

Original name

Využití velkých dat při prognózách dopravního chování obyvatelstva

Name in Czech

Využití velkých dat při prognózách dopravního chování obyvatelstva

Name (in English)

Using big data in forecasting the population transport behaviour

Authors

KVIZDA, Martin (203 Czech Republic, belonging to the institution), Tomáš NIGRIN (203 Czech Republic, guarantor), Daniel SEIDENGLANZ (203 Czech Republic, belonging to the institution), Zdeněk TOMEŠ (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Vilém PAŘIL (203 Czech Republic, belonging to the institution)

Edition

2020. vyd. Praha, 52 pp. Nová mobilita, 2020

Publisher

Technologická agentura ČR / Ministerstvo dopravy

Other information

Language

Czech

Type of outcome

Výzkumná zpráva

Field of Study

50602 Public administration

Country of publisher

Czech Republic

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

RIV identification code

RIV/00216224:14560/20:00114844

Organization unit

Faculty of Economics and Administration

Keywords (in Czech)

velká data; prognózování; dopravní chování

Keywords in English

big data; forecasting; transport behavior
Změněno: 5/3/2021 09:26, prof. Ing. Martin Kvizda, Ph.D.

Abstract

V originále

Souhrnná výzkumná zpráva se zaměřuje na možnosti a definici využití zbytkových signalizačních dat mobilních operátorů (tzv. big data) pro přesnější monitoring, analýzu a predikci dopravního chování obyvatelstva. Rozvoj telekomunikačních technologií a penetrace společnosti mobilními telefony umožňuje využít sledování pohybu mobilních telefonů pro stanovení mocnosti dopravních proudů. Tato technologie doplní stávající standardní datovou základnu postavenou na sčítání, dotazníkovém šetření a datech ze sčítání obyvatel. Soubory big data s sebou nesou kromě robustní kvantitativní informace (např. počet cest) také nezanedbatelné informace kvalitativní (např. opakování cest, délka pobytu v destinaci, místo předpokládaného bydliště cestovatele, apod.). V kombinaci s vhodným dotazníkovým šetřením tak může být zpřesněno určení stávajícího dopravního proudu a z toho vycházející odhad budoucího dopravního proudu při vybudování příslušných infrastrukturních staveb, což povede ke zpřesnění odhadu využití hospodárnosti vynaložení veřejných prostředků.

In English

1052/5000 The summary research report focuses on the possibilities and definition of the use of residual signaling data of mobile operators (so-called big data) for more accurate monitoring, analysis and prediction of traffic behavior of the population. The development of telecommunication technologies and the penetration of the company by mobile phones makes it possible to use the monitoring of the movement of mobile phones to determine the power of traffic flows. This technology will complement the existing standard database based on censuses, questionnaires and census data. In addition to robust quantitative information (eg number of trips), big data files also carry significant qualitative information (eg repetition of trips, length of stay in the destination, place of the traveler's intended residence, etc.). In combination with a suitable questionnaire survey, the determination of the current traffic flow and the resulting estimate of the future traffic flow during the construction of the relevant infrastructure can be refined, which will lead to a more accurate estimate of the use of public funds.

Links

TL01000061, research and development project
Name: Rychlá spojení metropolitních oblastí: ekonomický model dopadů (nové) dostupnosti na pracovní trh využívající velká data
Investor: Technology Agency of the Czech Republic