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Algoritmi predittivi in un ambiente FMS: predizione dei tempi di arrivo

La mia tesi parla di algoritmi predittivi in un ambiente di Fleet Management System. Si è studiato il comportamento di una flotta di autobus mediante simulazione di un dispositivo che dovrebbe essere installato in ciascuno di essi e lo studio di un algoritmo in grado di calcolare il tempo di arrivo dell'autobus alla fermata successiva tenendo in considerazione i dati storici precedenti e i dati ottenuti nelle fermate precedenti

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Università degli Studi di Camerino Sabrina Di Bartolomeo 7 NOTE INIZIALI Qualcuno di voi ha mai sentito parlare di “Fleet Management System”? Avete idea di cosa ci sia dietro la gestione di una flotta di autobus? Di quanto lavoro ci sia dietro quei foglietti con gli orari degli autobus stampati? Autobus di linea urbana e interurbana, autobus per il servizio scolastico, … e chi più ne ha più ne metta! Per non parlare poi di come i percorsi (e i relativi orari ovviamente) non debbano sovrapporsi! Avete mai sentito parlare invece di “algoritmi predittivi”? E del “metodo dei minimi quadrati”? Vi racconterò alcune cose di questo mondo “matematico” che permette di risolvere anche le cose più complicate ma poi una volta utilizzato si insidia nel tuo modo di vedere le cose e ne altera la vista. Per quanto riguarda invece di ambienti di sviluppo, linguaggi di programmazione e framework??? Quanto conoscete il mondo “informatico”? Un mondo così tanto vasto dal quale non puoi più uscire, dal quale sei attratto ogni giorno di più e ti porta a scoprire tanti nuovi modi di programmazione, nuovi concetti, nuovi modi di vedere le cose e un‟altra vastissima lista di cose! Se volete qualche cenno su tutto questo credo che questo lavoro faccia al caso vostro!

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Informazioni tesi

  Autore: Sabrina Di Bartolomeo
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Camerino
  Facoltà: Scienze e Tecnologie Informatiche
  Corso: Informatica
  Relatore: Renato De Leone
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 148

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