codeformuenster/predict-cyclists repository overview

TODO cleanup README

⁠predictCyclists

The idea is to predict number of cyclists based on date, hour, weather, etc. For now, this is done using Bayesian and non-Bayesian regression models in R (see files src/03_Bayesian_glms.R and src/03_glm_regression.R). One could potentially also compare the number of cars at the same location, for which the data are here⁠. The vision is to calculate this online using the live data from different counting stations throught Münster.

⁠Contributors

• silberzwiebel⁠
• ThorbenJensen⁠

⁠Data

Data (.xlsx files) come from the Stadt Münster⁠, .csv files were converted by me. The files contain the number of cyclists that passed every hour at the counting location Neutor which is roughly located here⁠. In addition, the temperature and the wind speed is given. For 2016, also the general weather conditions are provided.

⁠Computing all Bayesian regression models using Docker

TODO fix this (it's not working like this anymore)

In the file src/03_Bayesian_glms.R there are some Bayesian regression models specified. Those can be computed with the help of the R package brms⁠. Since the computation takes some time and you might also not like to fiddle around with installing all the prerequisites, we created a docker image that you could run on any docker capable computer. After you've run the image you should have some models files saved to your disk in the results directory.

This is how to start the docker image. First, build it and give it a name (here predictcyclists):

sudo docker run --rm --privileged -v $PWD/test:/home/rstudio/results -ti codeformuenster/predict-cyclists:master

sudo docker build -t predictcyclists .

Then run the docker image and tell it to run the src/03_Bayesian_glms.R file:

sudo docker run --rm --user rstudio -v $(pwd):/home/rstudio -w /home/rstudio predictcyclists Rscript src/03_Bayesian_glms.R

If you are running a linux distribution with enabled SELinux support (like Fedora) and get a permission error, you could try to add the --privileged flag to the docker command. Otherwise, you might disable SELinux temporarily with sudo setenforce 0 (check with getenforce). Don't forget to enable it back again afterwards with sudo setenforce 1.

If all went fine, you should have some .RData files (that contain brms model fits) after the docker run in the results folder. It will take some time, though!

⁠Ideas for future development

• grab live data from EcoCounter counting machines via https://github.com/derhuerst/eco-counter-client⁠
• interactive visualization of statistical model
• compute ratio of space needed by bikes vs cars and the actual numbers of bikes/cars passing by
• impute missing weather observations (assuming simiar weather as e.g. 30 minutes earlier)
• add model benchmarking (e.g. RMSE score, based on cross-validation)
• migrate 'negative-binomial regression' to 'linear regression', due to normal distribution of target variable during day hours

⁠Ideas from talking to bike stakeholders

• Pendler quantifizieren
  • Tagesverlauf (Pendlerpulse) visualisieren -> Pendler identifizieren
  • Daten zu stadtein- und auswärts nutzen
  • Wo / wann wird gependelt?
• Ausweichen auf andere verkehrsmittel
  • Umstieg der Pendler aufs Auto im Winter / bei Schlechtwetter?
  • "Regeneffekt"
  • Vergleich mit Autozählstellen
  • Ausweichen auf ÖPNV oder auf Auto?
• Auto & Luftqualität -> mehr Autos, schlechtere Luft?

TODO: eine genauere Anleitung, was hier passiert und wie man es reproduzieren kann

⁠Format der Kfz-Zähldaten

MQ_[Knotennummer]_FV[Nummer]_[Richtung] ([eine andere interne Nummer])

Siehe den Lichtsignalplan für Standorte und Nummern. Knotennummer entspricht Kreuzung (z.B. 01080 für Neutor) FV heißt Fahrverkehr, entspricht einer "Straßenseite" Richtung: G / L / R für Geradeaus-, Links-, oder Rechtsabbieger-spur gesamtes Verkehrsaufkommen für eine Fahrrichtung ist dann die Summe von G / L / R

⁠Notizen / Ideen:

• Daten sind nicht "kontrolliert" -> es kann gut sein, dass manche Zählschleifen nicht funktionieren oder manche Zählschleifen vertauscht sind.
• Gibt es mehr Verkehr auf dem Albersloher Weg wegen Autobahnanschluss Hiltrup?
• Radverkehr verhält sich sehr ähnlich zum Kfz-Verkehr (vom Muster her)
• Münster ist Kfz-verkehrsmäßig am Limit, 3-4 % mehr Autos und es gibt Stau (z.B. bei schlechtem Wetter)
• Radverkehrsplanung ist Schönwetterplanung

⁠Rechtliches

⁠Quelltext

Copyright © 2017 Thorben Jensen, Thomas Kluth

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⁠Daten

Datenquelle: Stadt Münster

Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0⁠ (oder diese pdf-Datei⁠)