Διερεύνηση αλληλεξαρτήσεων στις διαστάσεις της έξυπνης κινητικότητας και του έξυπνου περιβάλλοντος
Creators: name: Ζιώγου, Βασίλειος Στέργιου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: συσχέτιση
έξυπνο περιβάλλον
έξυπνη κινητικότητα
correlation
smart environment
smart mobility

description: Ο πληθυσμός στα μεγάλα αστικά κέντρα έχει αυξηθεί σημαντικά τις τελευταίες δεκαετίες με αποτέλεσμα την εμφάνιση πληθώρας προβλημάτων σε οικονομικό, κοινωνικό και περιβαλλοντικό επίπεδο, θέτοντας σε άμεσο κίνδυνο τη βιωσιμότητα τους. Επομένως, είναι επιτακτική η ανάγκη για νέες ιδέες που βασίζονται στην εξοικονόμηση και τη σωστή διαχείριση των φυσικών πόρων και του διαθέσιμου κεφαλαίου, εστιάζοντας στη βελτίωση των συνθηκών διαβίωσης των παρόντων κατοίκων των πόλεων, χωρίς να διακυβεύεται η ικανότητα των μελλοντικών γενεών να καλύψουν τις δικές τους ανάγκες. Εδώ υπεισέρχεται η ιδέα της «έξυπνης πόλης», στην προσπάθεια υλοποίησης της οποίας συνεισφέρουν δραστικά τα «Μεγάλα Δεδομένα» και οι τεχνολογίες Πληροφορικής και Επικοινωνιών (Τ.Π.Ε). Με τη βοήθεια των Τ.Π.Ε. είναι δυνατή η αξιοποίηση του τεράστιου όγκου δεδομένων που προκύπτουν από τις καθημερινές δραστηριότητες των πολιτών και η ανάπτυξη πολυάριθμων εφαρμογών και μοντέλων για την εξαγωγή μοτίβων και τον εντοπισμό συσχετίσεων μεταξύ των αστικών δεδομένων, με σκοπό την έγκαιρη πρόβλεψη κρίσιμων καταστάσεων, όπως ακραίων καιρικών φαινόμενων, κυκλοφοριακών συμφορήσεων και υψηλών επίπεδων ατμοσφαιρικής ρύπανσης, και κατ’ επέκταση την πρόληψη των αρνητικών επιπτώσεων που αυτές επιφέρουν. Στο πλαίσιο της παρούσας διπλωματικής εργασίας, χρησιμοποιώντας ως μελέτη περίπτωσης την πόλη του Δουβλίνου αξιοποιήθηκαν δεδομένα που προέρχονται από αισθητήρες και σταθμούς παρακολούθησης της ροής της κυκλοφορίας, των καιρικών συνθηκών και των εκπομπών αέριων ρύπων και διερευνήθηκε η ύπαρξη πιθανών αλληλεπιδράσεων/αλληλοσυσχετίσεων μεταξύ τους. Πιο συγκεκριμένα, η μετατροπή και η επεξεργασία των δεδομένων πραγματοποιήθηκε με τη χρήση της Python και των κατάλληλων βιβλιοθηκών της (NumPy και Pandas),για την στατιστική ανάλυση και την οπτικοποίηση τους αξιοποιήθηκαν οι βιβλιοθήκες matplotlib και seaborn, ενώ για την ανάπτυξη του μοντέλου πρόβλεψης η scikitlearn.Τα αποτελέσματα της ανάλυσης και του μοντέλου παλινδρόμησης που προέκυψαν, εφόσον ενισχυθούν με τις προτεινόμενες τροποποιήσεις και επεκτάσεις, μπορούν να βοηθήσουν στην υιοθέτηση σύγχρονων τεχνικών εντοπισμού υφιστάμενων αστικών προβλημάτων και την προώθηση αναπτυξιακών σχεδίων και χρηματοδοτικών εργαλείων αποτελεσματικής αντιμετώπισής τους.
description: The population in large urban centers has increased significantly over the last decades, resulting in a multitude of economic, social and environmental problems, putting their sustainability at risk. Therefore, the need for new ideas based on the saving and proper management of natural resources and available capital is imperative, focusing on improving the living conditions of present city residents without jeopardizing the ability of future generations to cover their own Needs. Here comes the idea of the "smart city", whose implementation is drastically contributing to "Big Data" and Information and Communication Technologies (ICT). With the help of ICT it is possible to exploit the enormous amount of data arising from the day-to-day activities of citizens and to develop numerous applications and models for the export of motifs and the identification of correlations between urban data in order to anticipate critical situations such as extreme weather, congestion and high levels of air pollution, and thus to prevent the negative effects they cause. In the context of this diploma thesis, using data as a case study of the city of Dublin, data derived from sensors and traffic flow monitoring stations, weather conditions and emissions of gaseous pollutants were explored and possible interactions /interrelationships were investigated. In particular, data conversion and processing was performed using Python and its appropriate libraries (NumPy and Pandas), for the statistical analysis and visualization, the matplotlib and seaborn libraries were used, while for the development of the prediction model the scikitlearn. The results of the analysis and the regression model that emerged, if supported by the proposed modifications and extensions, can help to adopt modern techniques to locate existing urban problems and to promote development plans and financial tools to deal effectively with them.
description: Συνεργαζόμενα Τμήματα: Οικονομικών Επιστημών