Skapa referens, olika format (klipp och klistra)
Harvard
Berzelius, A. och Johansson, A. (2010) Ruttdetektering av tågtrafik. Göteborg : Chalmers University of Technology
BibTeX
@mastersthesis{
Berzelius2010,
author={Berzelius, Anton and Johansson, Andreas},
title={Ruttdetektering av tågtrafik},
abstract={This master thesis investigates the possibilities of using GPS-information from trains to create a model of a
railway system, register the routes of the the trains and predict how the trains will travel in the railway system.
The thesis work was done at Icomera AB which is a company that specializes in internet connected vehicle solutions.
<br>
We describe how the GPS-information is sent from the trains in the form of samples and investigate limitations
and possibilities with the available information. About three million samples from 83 SJ-trains were analysed
and the samples were filtered with the intent of removing erroneous information. We here found that about 30 %
of the samples from the trains were unreliable.<br>
A solution for how the samples from the trains can be used to create a model of the railway system traveled by
the trains is presented. We use a large set of historical samples and use cluster nodes and Hermite curves to
generate a graph that represent the railway system with stations, nodes and the railway itself. A fully automatic
solution is not presented since it did not fit into the time frame of the thesis; instead we created a simple tool
which can be used to manually finish the model of the railway system.<br>
Furthermore, we describe how the railway system and the samples from the train can be used to register the routes
the trains travel. A state model was used to describe the behavior of the trains in the railway system.
The state model creates the possibility of identifying the start and end stations and the stations the trains
pass and stop at along the routes. The registered routes were saved in a database and analysed. We present
a number of statistical patterns of the registered routes<br>
At last we investigate the possibility of prediction how the trains will travel in the railway system based on
the registered routes. Learning decision trees were used for prediction and we evaluate how well the algorithm
succeeds with the predictions of the routes the trains will travel. Approximately 90 % of the predictions were
correct and we therefore judge the service to be suitable for less critical implementations.
<br><br>
Detta examensarbete undersöker möjligheterna att använda GPS-information från tågtrafik för att skapa en modell
av järnvägsnätet, kartlägga hur tågen trafikerar järnvägsnätet samt prediktera hur tågen kommer trafikera
järnvägsnätet. Examensarbetet utfördes på uppdrag av Icomera AB under sommaren 2008. Icomera AB är ett företag
som specialiserar sig på lösningar för internet-uppkopplade fordon.<br>
Vi beskriver hur GPS-information skickas från tågen i form av samplingar och undersöker begränsningar och
möjligheter med informationen som finns tillgänglig. Cirka tre miljoner samplingar från 83 SJ-tåg analyserades
och samplingarna behandlades för att filtrera bort felaktig information, vi fann att cirka 30 % tågens samplingar
var opålitliga.<br>
En lösning presenteras för hur tågens samplingar kan användas för att skapa en modell av järnvägsnätet som
trafikerats. Vi utgår ifrån en stor mängd historiska samplingar och använder oss av klusternoder och
Hermite-kurvor för att maskinellt generera en graf som representerar järnvägsnätet med stationer, växlar
och rälsens utsträckning. På grund av tidsbrist presenterar vi inte en helt och hållet automatisk lösning
och använder slutligen ett enkelt verktyg för att manuellt färdigställa järnvägsmodellen.<br>
Vidare beskrivs hur järnvägsmodellen och tågens samplingar kan användas för att kartlägga vilka rutter tågen
trafikerar. En tillståndsmodell används för att beskriva tågens beteende i järnvägsmodellen.
Tillståndsmodellen möjliggör identifiering av rutternas start- och slutstationer samt de stationer som tågen
passerat och stannat vid längs rutterna. De kartlagda rutterna sparades i en databas och analyserades.
Vi presenterar ett antal statistiska mönster hos de kartlagda rutterna.<br>
Till sist undersöker vi möjligheten att prediktera hur tågen kommer trafikera järnvägsnätet genom att använda
de kartlagda rutterna som enda underlag. Lärande beslutsträd används för prediktering och vi utvärderar hur väl
algoritmen lyckas prediktera tågens rutter. Cirka 90 % av prediktionerna blir korrekta och vi anser därför
tjänsten är lämplig för mindre kritiska tillämpningar.cal implementations.},
publisher={Institutionen för data- och informationsteknik, Datavetenskap (Chalmers), Chalmers tekniska högskola},
place={Göteborg},
year={2010},
note={79},
}
RefWorks
RT Generic
SR Electronic
ID 129261
A1 Berzelius, Anton
A1 Johansson, Andreas
T1 Ruttdetektering av tågtrafik
YR 2010
AB This master thesis investigates the possibilities of using GPS-information from trains to create a model of a
railway system, register the routes of the the trains and predict how the trains will travel in the railway system.
The thesis work was done at Icomera AB which is a company that specializes in internet connected vehicle solutions.
<br>
We describe how the GPS-information is sent from the trains in the form of samples and investigate limitations
and possibilities with the available information. About three million samples from 83 SJ-trains were analysed
and the samples were filtered with the intent of removing erroneous information. We here found that about 30 %
of the samples from the trains were unreliable.<br>
A solution for how the samples from the trains can be used to create a model of the railway system traveled by
the trains is presented. We use a large set of historical samples and use cluster nodes and Hermite curves to
generate a graph that represent the railway system with stations, nodes and the railway itself. A fully automatic
solution is not presented since it did not fit into the time frame of the thesis; instead we created a simple tool
which can be used to manually finish the model of the railway system.<br>
Furthermore, we describe how the railway system and the samples from the train can be used to register the routes
the trains travel. A state model was used to describe the behavior of the trains in the railway system.
The state model creates the possibility of identifying the start and end stations and the stations the trains
pass and stop at along the routes. The registered routes were saved in a database and analysed. We present
a number of statistical patterns of the registered routes<br>
At last we investigate the possibility of prediction how the trains will travel in the railway system based on
the registered routes. Learning decision trees were used for prediction and we evaluate how well the algorithm
succeeds with the predictions of the routes the trains will travel. Approximately 90 % of the predictions were
correct and we therefore judge the service to be suitable for less critical implementations.
<br><br>
Detta examensarbete undersöker möjligheterna att använda GPS-information från tågtrafik för att skapa en modell
av järnvägsnätet, kartlägga hur tågen trafikerar järnvägsnätet samt prediktera hur tågen kommer trafikera
järnvägsnätet. Examensarbetet utfördes på uppdrag av Icomera AB under sommaren 2008. Icomera AB är ett företag
som specialiserar sig på lösningar för internet-uppkopplade fordon.<br>
Vi beskriver hur GPS-information skickas från tågen i form av samplingar och undersöker begränsningar och
möjligheter med informationen som finns tillgänglig. Cirka tre miljoner samplingar från 83 SJ-tåg analyserades
och samplingarna behandlades för att filtrera bort felaktig information, vi fann att cirka 30 % tågens samplingar
var opålitliga.<br>
En lösning presenteras för hur tågens samplingar kan användas för att skapa en modell av järnvägsnätet som
trafikerats. Vi utgår ifrån en stor mängd historiska samplingar och använder oss av klusternoder och
Hermite-kurvor för att maskinellt generera en graf som representerar järnvägsnätet med stationer, växlar
och rälsens utsträckning. På grund av tidsbrist presenterar vi inte en helt och hållet automatisk lösning
och använder slutligen ett enkelt verktyg för att manuellt färdigställa järnvägsmodellen.<br>
Vidare beskrivs hur järnvägsmodellen och tågens samplingar kan användas för att kartlägga vilka rutter tågen
trafikerar. En tillståndsmodell används för att beskriva tågens beteende i järnvägsmodellen.
Tillståndsmodellen möjliggör identifiering av rutternas start- och slutstationer samt de stationer som tågen
passerat och stannat vid längs rutterna. De kartlagda rutterna sparades i en databas och analyserades.
Vi presenterar ett antal statistiska mönster hos de kartlagda rutterna.<br>
Till sist undersöker vi möjligheten att prediktera hur tågen kommer trafikera järnvägsnätet genom att använda
de kartlagda rutterna som enda underlag. Lärande beslutsträd används för prediktering och vi utvärderar hur väl
algoritmen lyckas prediktera tågens rutter. Cirka 90 % av prediktionerna blir korrekta och vi anser därför
tjänsten är lämplig för mindre kritiska tillämpningar.cal implementations.
PB Institutionen för data- och informationsteknik, Datavetenskap (Chalmers), Chalmers tekniska högskola,PB Institutionen för data- och informationsteknik, Datavetenskap (Chalmers), Chalmers tekniska högskola,
LA swe
LK http://publications.lib.chalmers.se/records/fulltext/129261.pdf
OL 126