Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

Machine Learning för smartare pendling

Sunnanväder, Johannes LU (2019) EITL05 20182
Department of Electrical and Information Technology
Abstract (Swedish)
Vid resor med kollektivtrafik finns det applikationer där en resenär kan söka efter resor. Resorna
presenteras i en lista som oftast är sorterad efter avgångstid eller ankomsttid, vilket inte alltid
stämmer överens med hur en resenär faktiskt väljer sina resor. Examensarbetet syftar till att
utvärdera om det är möjligt att utveckla en maskininlärningsmodell som istället sorterar resorna
utifrån resenärens användarhistorik.
För att undersöka om det är möjligt att utveckla en sådan maskininlärningsmodell har
examensarbetaren genom användning av Amazons maskininlärningstjänst Amazon Machine
Learning utvecklat en maskininlärningsmodell som förutspår vilka resor en resenär mest
sannolikt kommer att välja utifrån en lista med resor.... (More)
Vid resor med kollektivtrafik finns det applikationer där en resenär kan söka efter resor. Resorna
presenteras i en lista som oftast är sorterad efter avgångstid eller ankomsttid, vilket inte alltid
stämmer överens med hur en resenär faktiskt väljer sina resor. Examensarbetet syftar till att
utvärdera om det är möjligt att utveckla en maskininlärningsmodell som istället sorterar resorna
utifrån resenärens användarhistorik.
För att undersöka om det är möjligt att utveckla en sådan maskininlärningsmodell har
examensarbetaren genom användning av Amazons maskininlärningstjänst Amazon Machine
Learning utvecklat en maskininlärningsmodell som förutspår vilka resor en resenär mest
sannolikt kommer att välja utifrån en lista med resor. Maskininlärningsmodellen använder
historisk data över en resenärs valda resor för att förutspå vilka av resorna i den presenterade
listan resenären mest sannolikt kommer att välja.
I examensarbetet har de parametrar som maskininlärningsmodellen använder tagits fram, till
exempel antal minuter till avgång och antal byten, och ett datafilsformat för att presentera dessa
parametrar för maskininlärningsmodellen har skapats utifrån de framtagna parametrarna. Inom
Amazon Machine Learning har även ett transformationsrecept tagits fram som ger
maskininlärningsmodellen en hög precision (i genomsnitt 91 till 98 procent enligt testerna).
Som ett exempel på hur maskininlärningsmodellen fungerar i praktiken har en prototyp på en
Android-applikation utvecklats. I prototypen kan en resenär söka efter och välja resor. Resorna
sorteras med hjälp av maskininlärningsmodellen och presenteras sorterade utifrån sannolikheten
att de kommer att väljas av resenären.
Resultatet av examensarbetet är en fungerande maskininlärningsmodell med en tillhörande
prototyp på en Android-applikation där maskininlärningsmodellen används samt tester som visar
att maskininlärningsmodellen fungerar. (Less)
Abstract
When traveling with public transport there is nowadays applications where a traveler can search
for trips. The trips is presented as a list and is most often sorted by departure time or arrival time,
which not always matches how a traveler actually chooses his trips. This thesis aims to test if it is
possible to develop a machine learning model that instead sorts the trips by how a traveler has
chosen trips in the past.
To try if it is possible to create such a machine learning model, the thesis worker has through the
use of Amazon’s machine learning service Amazon Machine Learning developed a machine
learning model that predicts which trips a traveler most likely will choose from a list of trips. The
machine learning model uses... (More)
When traveling with public transport there is nowadays applications where a traveler can search
for trips. The trips is presented as a list and is most often sorted by departure time or arrival time,
which not always matches how a traveler actually chooses his trips. This thesis aims to test if it is
possible to develop a machine learning model that instead sorts the trips by how a traveler has
chosen trips in the past.
To try if it is possible to create such a machine learning model, the thesis worker has through the
use of Amazon’s machine learning service Amazon Machine Learning developed a machine
learning model that predicts which trips a traveler most likely will choose from a list of trips. The
machine learning model uses historic data over a travelers chosen trips to predict which of the
trips in the presented list the traveler most likely will choose.
Through the thesis the parameters that the machine learning model uses has been extracted, for
example number of minuter to departure and number of exchanges, and the format of the
datafiles to present these parameters to the machine learning model have been created. In
Amazon Machine Learning a transformation recipe has been created that gives the machine
learning model as high precision as possible (on average 91 to 98 percent according to the tests).
As an example of how the machine learning model works in practice a prototype of an Android
application has been developed. In the prototype it is possible to search for and choose trips. The
trips is sorted with the help of the machine learning model and is presented sorted by the
possibility that they are chosen by the traveler.
The result of the thesis is a working machine learning model with an associated prototype for an
Android application where the machine learning model is used and also tests to prove that the
machine learning model works. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Sunnanväder, Johannes LU
supervisor
organization
course
EITL05 20182
year
type
M1 - University Diploma
subject
keywords
maskininlärning, Amazon Machine Learning, reseapplikation, pendlare, kollektivtrafik
report number
LU/LTH-EIT 2019-701
language
Swedish
id
8982791
date added to LUP
2019-06-19 17:10:52
date last changed
2019-06-19 17:10:52
@misc{8982791,
  abstract     = {{When traveling with public transport there is nowadays applications where a traveler can search
for trips. The trips is presented as a list and is most often sorted by departure time or arrival time,
which not always matches how a traveler actually chooses his trips. This thesis aims to test if it is
possible to develop a machine learning model that instead sorts the trips by how a traveler has
chosen trips in the past.
To try if it is possible to create such a machine learning model, the thesis worker has through the
use of Amazon’s machine learning service Amazon Machine Learning developed a machine
learning model that predicts which trips a traveler most likely will choose from a list of trips. The
machine learning model uses historic data over a travelers chosen trips to predict which of the
trips in the presented list the traveler most likely will choose.
Through the thesis the parameters that the machine learning model uses has been extracted, for
example number of minuter to departure and number of exchanges, and the format of the
datafiles to present these parameters to the machine learning model have been created. In
Amazon Machine Learning a transformation recipe has been created that gives the machine
learning model as high precision as possible (on average 91 to 98 percent according to the tests).
As an example of how the machine learning model works in practice a prototype of an Android
application has been developed. In the prototype it is possible to search for and choose trips. The
trips is sorted with the help of the machine learning model and is presented sorted by the
possibility that they are chosen by the traveler.
The result of the thesis is a working machine learning model with an associated prototype for an
Android application where the machine learning model is used and also tests to prove that the
machine learning model works.}},
  author       = {{Sunnanväder, Johannes}},
  language     = {{swe}},
  note         = {{Student Paper}},
  title        = {{Machine Learning för smartare pendling}},
  year         = {{2019}},
}