Esercitazione Analisi temporale degli incidenti stradali: il caso del __ Municipio di Roma Allievi: ____________________ Corso di Studi in Ingegneria ____________________
Indicazioni per la stesura Personalizzare con i dati del proprio municipio Estendere le analisi di esempio riportate Commentare sempre i dati delle tabelle e dei grafici La presentazione dovrà avere non più di 20 slides. ….. La presentazione va inviata via email al docente per le eventuali correzioni e/o suggerimenti per la revisione Il docente provvederà a rinviare la presentazione con le richieste di revisione La presentazione va quindi rivista e riconsegnata (sempre via email) insieme ai file Excel, R, etc. che contengono le elaborazioni effettuate e riportate sinteticamente nella presentazione
Obiettivo (descrivere l’obiettivo dello studio, perché, etc Obiettivo (descrivere l’obiettivo dello studio, perché, etc. di seguito un esempio) Gli effetti degli incidenti stradali si possono limitare se i mezzi di soccorso arrivano in modo repentino Individuare caratterizzazioni spaziali e temporali degli incidenti Determinare un’efficiente localizzazione temporale dei veicoli di soccorso
Sommario Introduzione Incidentalità stradale: Il contesto italiano/romano Metodi e modelli per l’analisi temporale e spaziale degli incidenti stradali Caso studio Il dataset Decomposizione STL Analisi temporale degli incidenti stradali Calibrazione e validazione del modello Conclusioni e sviluppi futuri
Introduzione Descrivere anche con l’ausilio di immagini e diagrammi perché si è interessati a questo tipo di analisi. Nella slide successiva è riportato un esempio
Incidentalità stradale Il contesto italiano/romano Esempio “Piano Nazionale per la Sicurezza Stradale” (PNSS) (2001-2010) -42% delle vittime (2010 – 2001) Patente a punti Tutor autostradali Maggiori controlli “Piano Nazionale per la Sicurezza Stradale 2011-2020 ” (in corso)
Metodi e modelli per l’analisi temporale e spaziale degli incidenti Esempio TEMPO Metodi basati sulle serie temporali Evidenziano la variabilità temporale degli incidenti Alta Velocità computazionale Metodi regressivi (Yannis et al., 2011) SPAZIO Strumenti GIS Rappresentazione su mappa Clustering (Elvik et al., 2009)
Caso di Studio Esempio Descrizione sintetica di che cosa si sta studiando Comune di Roma Anno: 2016 Incidenti stradali: 30795 Incidenti per giorno: 85 http://dati.comune.roma.it/
Caso di Studio Il dataset Descrivere i dati a disposizione ad esempio ……
Caso di Studio Il dataset Descrivere i dati a disposizione ad esempio ……
Caso di Studio Decomposizione STL Esempio 𝑌 𝑡 = 𝑇 𝑡 + 𝑆 𝑡 + 𝐸 𝑡 dove: 𝑌 𝑡 è l’osservazione al tempo t 𝑇 𝑡 è la componente del trend al tempo t 𝑆 𝑡 è la componente stagionale al tempo t 𝐸 𝑡 è il residuo al tempo t STL=Seasonal-Trend based on Loess
Caso di Studio Analisi temporale degli incidenti stradali Esempio Descrivere con immagini, screen shot ed altro i dati a disposizione
Caso di Studio Analisi temporale degli incidenti stradali Esempio Stagionalità Lunedì Martedì Mercoledì Giovedì Venerdì Sabato Domenica
Caso di Studio Calibrazione e validazione del modello Indicatori di bontà MAE (Mean Absolut Error) = 1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑒 𝑖 RMSE (Root Mean Squared Error) = 1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑒 𝑖 2 MAPE (Mean Absolut Percentage Error) = 1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑝 𝑖 R 2 (Coefficiente di determinazione) = 𝑖=1 𝑛 𝑦 𝑖 − 𝑦 2 𝑦 𝑖 − 𝑦
Caso di Studio Calibrazione e validazione del modello Esempio Caso di Studio Calibrazione e validazione del modello time interval of the day of analysis forecasted trend component seasonal component forecasts data observed ei ABS(ei) e2i pi ABS(pi) 1171 2515,7 -49,6 2466,1 2802,0 335,9 112798,6 12% 1172 31,5 2547,2 2589,0 41,8 1747,5 2% 1173 62,6 2578,4 2446,0 -132,4 132,4 17518,6 -5% 5% 1174 271,2 2786,9 2549,0 -237,9 237,9 56611,4 -9% 9% 1175 482,9 2998,7 2643,0 -355,7 355,7 126514,3 -13% 13% 1176 550,4 3066,2 2612,0 -454,2 454,2 206283,4 -17% 17% 1177 592,6 3108,4 2572,0 -536,4 536,4 287686,3 -21% 21% 1178 725,0 3240,7 2551,0 -689,7 689,7 475732,2 -27% 27% 1179 532,0 3047,8 2433,0 -614,8 614,8 377953,0 -25% 25% 1180 415,1 2930,8 2552,0 -378,8 378,8 143493,7 -15% 15% 1181 281,8 2797,5 2453,0 -344,5 344,5 118703,0 -14% 14% 1182 -45,4 2470,4 2257,0 -213,4 213,4 45521,6 1183 -434,0 2081,7 1845,0 -236,7 236,7 56035,9 1184 -559,1 1956,6 1843,0 -113,6 113,6 12911,2 -6% 6% 1185 -656,5 1859,3 1730,0 -129,3 129,3 16709,1 -7% 7% 1186 -738,6 1777,2 1617,0 -160,2 160,2 25656,4 -10% 10% 1187 -797,7 1718,0 1575,0 -143,0 143,0 20455,1 1188 -858,8 1656,9 1531,0 -125,9 125,9 15859,7 -8% 8% 1189 -938,4 1577,3 1712,0 134,7 18143,7 1190 -846,3 1669,4 1696,0 26,6 706,6 1191 -483,5 2032,3 1905,0 -127,3 127,3 16200,8 1192 -183,8 2332,0 2272,0 -60,0 60,0 3598,0 -3% 3% MAE 234,4 RMSE 284,8 MAPE 10%
Conclusioni