Polski | English
|
Zeszyt 46/2017 Kolegium Analiz Ekonomicznych oświadcza, że wersją pierwotną czasopisma jest wersja papierowa. Marcin Badurowicz, Jerzy Montusiewicz, Tomasz Cieplak Społecznościowy system oceny jakości drogi z punku widzenia użytkowników oraz jednostek samorządowych Streszczenie Artykuł prezentuje koncepcję wykorzystania społecznościowego systemu informatycznego do gromadzenia danych dotyczących stanu nawierzchni drogi. Dane są zbierane za pomocą telefonów typu smartphone wyposażonych w odpowiednie czujniki, a następnie opracowywane za pomocą przetwarzania strumieniowego w chmurze obliczeniowej, tak by możliwe było wyznaczenie współczynnika oceny drogi w danym punkcie fizycznym. Informacje tego typu są aktualizowane wraz z każdym kolejnym przejazdem dowolnego użytkownika przez dany punkt, co pozwala na wyznaczenie tego, w jaki sposób konkretna lokalizacja pogarsza się lub polepsza w czasie z punktu widzenia użytkownika drogi. Te informacje mogą być wykorzystywane przez jednostki samorządowe do planowania niezbędnych modernizacji lub zlecania dokładnych badań stanu nawierzchni drogi. *** Community-Driven Road Quality Assessment for Users and Territorial Government Organizations Abstract The aim of this article is to provide a method allowing to control the costs in the real time bidding system related with the bid request traffic. Hourly limits of expenses are predicted based on the historical data. This approach allows to diversify the costs through the whole day, instead spending them immediately at the beginning of the day. To improve the accuracy, a proposed method includes a panel econometric model, where hours are panels. Results are evaluated on the basis of off-line comparison tests between the panel (fixed effects estimator) and non-panel model (ordinary least squares estimator). It turns out, that in most cases the panel method gives more accurate predictions. Artykuł: PDF spis treści zeszytu 46 |
Copyright © Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie 2011-2024 ISSN 1232-4671 |