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hkitalk.net 香港交通資訊網»論壇 (B) Bus 巴士討論區 香港巴士討論 (B2) 我去郊遊,諗住今日平日會少人,點知入到去多人到痴線 ...
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我去郊遊,諗住今日平日會少人,點知入到去多人到痴線

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eternalflame 發表於 2021-1-3 10:51 | 顯示全部樓層

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s3n370 發表於 2021-1-3 09:56
整得big data推算,何不搞on-demand,直接知道較實際嘅需求?
用App預先通知巴士公司,巴士公司通知到站時 ...

carpool變成bus-pool睇落好似好好,背後個系統運作會好複雜
巴士公司要應付on demand流量要準備多左車
同埋點樣去確保叫左車嘅人真係上到預約嘅車?



s3n370 發表於 2021-1-3 11:04 來自手機 | 顯示全部樓層
eternalflame 發表於 2021-1-3 10:37
巴士公司肯定足夠數據去build model
但個correlation唔係去黃石放個0.5, 天氣唔好放個-1咁簡單
純粹去整 ...

無錯,任何traffic demand model一定要keep住update。

早晚繁返放工,相對定時嘅demand,
運輸署、港鐵、巴士公司要去response,
At best都有一定滯後。
更何況係無定時嘅郊遊。
用番傳統智慧,天氣好嘅假日冧人堆,
可能唔差得好遠。


更何況,靠demand model食飯嘅航空公司,
個model因為疫情失哂效。
今日build個model,隨住有疫苗而回復昔日也好,
要長期同病毒並存都好,都唔會係穩妥嘅model。

小弟再舉多個例子,
呢排常去一個知名網站曾推介嘅郊遊地點。
假日去D人多到呢,
搵架19座清客都嫌大架得滯囉。
s3n370 發表於 2021-1-3 12:05 來自手機 | 顯示全部樓層
eternalflame 發表於 2021-1-3 10:51
carpool變成bus-pool睇落好似好好,背後個系統運作會好複雜
巴士公司要應付on demand流量要準備多左車
同 ...

小弟心中嘅On-demand唔係個客想幾點就幾點,
而係類近新型商廈嘅智能升降機系統。
抽起部份編定嘅郊遊線班次,
優先俾預訂嘅乘客。
巴士公司亦可將乘客group埋,
咁樣巴士公司更能按量加車,
部份車甚至可以停少D站、兜少D路(如西貢總站)
提升效率。

如果講“確保個客上到車”係指唔會上錯車、
無預訂嘅客唔會上車令到預約佐嘅客無位,
咁純粹係執行細節可以解決,
例如訂位時需付按金,搭啱車就退差額。

如果“確保個客上到車”,係指郊區因大量遊客引致交通繁忙,
編配佐嘅車難以按時到站。
可以做嘅係每部車嘅on demand stop。

該等車輛過佐某D on-demand stop後,
如有位置可如常載客,確保善用資源。
00742603 發表於 2021-1-3 18:27 | 顯示全部樓層

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其實係咪應該開多啲96R/92R/92彩虹特車?
eternalflame 發表於 2021-1-3 18:58 | 顯示全部樓層
s3n370 發表於 2021-1-3 12:05
小弟心中嘅On-demand唔係個客想幾點就幾點,
而係類近新型商廈嘅智能升降機系統。
抽起部份編定嘅郊遊線 ...

要玩到咁大即係要重新整合過晒成套fleet management同派更系統
又要細節上造到乘客先落訂後上車, 即係連隻app要加埋payment gateway同會員系統
同智能升降機係個closed system入面自轉有極大差別

castanopsis 發表於 2021-1-5 06:55 | 顯示全部樓層
樂仔〞 發表於 2021-1-2 14:01
其實都唔洗搞咁多野
嶼巴假日已經做緊類似嘅野
開幾多班車入嶼南,基本上就要開返同樣數量嘅車出返嚟

唔同
如果你用Google trends之類既方法砌model
連要開幾多班車入去,都可以提早幾日估到

上面講到車務調動咁難
又話更表改唔到,又話schedule of service唔容易改
就更加需要提早安排,而唔係當日先臨急補鑊

而實際上個model仲有其他用途
嶼南其中一個問題,係唔同乘客個peak唔同
泳客、行山客、旅客,入去都係搭3M/11,但走既時間同位置唔同
你用Google trends去砌model,可以幫你決定幾時要加開3R/11A


castanopsis 發表於 2021-1-5 07:15 | 顯示全部樓層

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eternalflame 發表於 2021-1-3 10:37
巴士公司肯定足夠數據去build model
但個correlation唔係去黃石放個0.5, 天氣唔好放個-1咁簡單
純粹去整 ...

上面個例子係simplification
實際上parameterization係完全由電腦做曬,當然唔係求其擺個0.5/-1咁簡單

至於你質疑correlation唔強,model會唔準,呢個係有得test
一般既做法,係將已知既數據(天氣/Google Trends/實際客量)分做兩組,一組training,一組validation
然後用training data砌model,再將個model用喺validation data身上,睇下個model喺unseen data準唔準
我工作關係做過好多次,直覺話我知Google Trends/巴士客量係絕對有得做


就算巴士公司肯係數據方面入手
都唔見得佢地會keep住train/refine個model

其實你個model train咗出來之後,可以用好耐
反正啲correlation本身唔會點變

而個programme寫得好既,甚至可以auto update
只要每年feed張實際客量既spreadsheet落去,自動幫你再train一次
呢個步驟亦唔需要IT人做



castanopsis 發表於 2021-1-5 07:34 | 顯示全部樓層
本帖最後由 castanopsis 於 2021-1-5 07:35 編輯
s3n370 發表於 2021-1-3 11:04
無錯,任何traffic demand model一定要keep住update。

早晚繁返放工,相對定時嘅demand,

如我上面所講
個model砌咗出來之後,啲parameter係無需要keep住update

舉個例,如果你砌出來既model,係
#passengers = a*GoogleTrends - b*weekday - c*weather 之類
你無需要不斷去update啲parameter(a/b/c)
你只要入新既Google Trends/天氣資料入去,佢自然會predict得到個乘客數
而實際上呢個過程都可以用api攞資料自動做

到開始覺得唔準,想update parameter
亦只需要入張實際客量數字既spreadsheet落去
啲programme唔使再寫過


何不搞on-demand

以香港人既乘客習性
你要班客預先book位,唔會行得通

反而將on-demand既concept擺落繁時特別線身上,bypass正常既開線程序,仲有得玩下
例如要出港島返工既西貢公路居民,可以報名,夠數就開條保證有位坐既邨巴出港島


1005 發表於 2021-1-5 08:01 來自手機 | 顯示全部樓層
louis2018 發表於 2020-12-29 23:30
西灣亭/東壩嗰到交通真係幾麻煩,基本上只有的士係可靠交通,NR29完全唔可靠,咪搞(東壩連村巴都冇)

真 ...

去得西灣亭、東壩多數都係為行山
唔係疫情都唔會多人入
點解要響非服務時間專登開專線?

要坐車嘅
北潭涌有的士大隊
有需要咪北潭涌上的士囉
排晒隊等你
s3n370 發表於 2021-1-5 23:51 | 顯示全部樓層

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castanopsis 發表於 2021-1-5 07:34
如我上面所講
個model砌咗出來之後,啲parameter係無需要keep住update

traffic model不是program,
同你所講的abc係同一回事。
假日需求變數更大,calibration更為重要
本班為 北鐵線 列車(經 查寧閣)前往 燒山大馬路
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