Pubblicato: 08.09.2023
Autore: Alex Lavrynets
Il Centro di competenza per la scienza dei dati (DSCC) sta attualmente portando avanti il progetto di miglioramento della qualità della statistica del traffico. L'obiettivo del progetto è fornire al personale dell’Ufficio federale delle strade (USTRA) dati più attendibili sul carico viario sulle strade nazionali svizzere facendo capo all’applicazione VMON (monitoraggio del traffico).
Il carico viario misurato da sensori sulle strade nazionali
L’applicazione VMON (monitoraggio del traffico) adottata dall’USTRA è un sistema di controllo e convalida dei dati provenienti da quasi 500 stazioni di misurazione in Svizzera. Ogni veicolo che passa in prossimità del sensore viene registrato a fini statistici. Questi dati permettono di stimare lo sviluppo del traffico sulle strade nazionali. I dati inseriti consistono in ora del passaggio, tipo di veicolo (automobile, autofurgone, motoveicolo, camion, autobus ecc.) e velocità. Il trasferimento di dati tra i sensori e i server avviene attraverso la rete di telecomunicazioni. Questa rete è talvolta soggetta a interferenze che causano interruzioni nel trasferimento dei dati. L’intento dell’USTRA è di migliorare sia la qualità della statistica del traffico sia l’efficacia della sua elaborazione. Questa statistica costituisce la base per le decisioni politiche in materia di mobilità in Svizzera.
La scienza dei dati al servizio del monitoraggio del traffico
Per garantire la buona qualità dei dati si fa ricorso a tecniche di scienza dei dati. In un primo tempo, i dati di misurazione del traffico sono analizzati per mezzo di algoritmi che individuano le anomalie, in modo da intercettare possibili lacune. Questo primo smistamento consente di attirare l’attenzione dei collaboratori dell’USTRA sui dati sospetti. In un secondo tempo si addestrano algoritmi di apprendimento automatico a ricostruire i dati mancanti (imputazione dei dati). La loro performance viene messa a confronto così da selezionare il modello statistico più adatto. Infine, la ricostruzione ottenuta grazie all’algoritmo scelto è sottoposta al personale dell’USTRA.
Riaddestrare gli algoritmi, un lavoro essenziale per mantenerne la performance
Per ottenere prestazioni ottimali gli algoritmi che utilizzano modelli statistici devono essere riaddestrati periodicamente, poiché richiedono un adattamento costante alle evoluzioni dei dati analizzati (fluttuazioni abituali, tendenze stagionali ecc.). Riaddestrando gli algoritmi in funzione dei nuovi dati disponibili, si possono adattare anche i relativi modelli statistici e i parametri corrispondenti. Questo approccio garantisce il mantenimento della precisione di rilevamento di eventi anormali rari e dell’imputazione affidabile dei dati mancanti malgrado un ambiente in costante evoluzione.
Informazioni supplementari:
ASTRA_Richtlinie-Verkehrszaehler.pdf (in tedesco)
Ultima modifica 08.09.2023
