Sintesi non tecnica
- Che cosa risolve
- Confrontare quando partire e quale alternativa di percorso è più robusta quando traffico, meteo e incertezza rendono insufficiente il solo tempo medio di viaggio.
- A chi può servire
- Chi studia forecasting, routing e supporto decisionale per mobilità e logistica in scenari educativi.
- Che cosa produce
- Finestra di partenza, alternativa di percorso, probabilità on-time, P10/P50/P90, stress test e metriche di calibrazione.
Mostrare come routing traffic-aware, calibrazione e incertezza possano supportare una scelta di partenza risk-aware in scenari di pendolarismo, mantenendo il progetto esplicitamente educativo e non operativo.
3 · Cosa produce
Percorso e finestra di partenza selezionati, P10/P50/P90, probabilità di puntualità, stress test pessimista, mappa/curve e metriche di calibrazione e decisione.
Le immagini mostrate sono output demo inclusi nel repository WF20; non rappresentano navigazione live, dispatch o indicazioni di sicurezza.
4 · Come funziona
Alternative traffic-aware + incertezza calibrata + ottimizzazione risk-aware della partenza
1Google Routes API v2: durate traffic-aware/statiche, alternative, distanza e geometria; Open-Meteo orario; tempo locale; ruolo/scenario; storico del proxy ETA vicino alla partenza
2baseline API → correzione bias con 1–49 campioni → Random Forest da 50 campioni; P10/P50/P90, probabilità on-time e scelta della partenza più tarda che supera soglia e gate pessimista
3MAE, RMSE, MAPE, errore assoluto mediano/p90, coverage P10–P90, top-1 departure accuracy, departure regret e stato esplicito del warm-up
4Persistenza, rendering e pubblicazione governata.
5 · Dati e segnali
| Elemento | Dettaglio |
|---|---|
| 5 · Dati e segnali | Google Routes API v2: durate traffic-aware/statiche, alternative, distanza e geometria; Open-Meteo orario; tempo locale; ruolo/scenario; storico del proxy ETA vicino alla partenza |
| Trasferibilità industriale | planning di spostamenti e logistica, selezione route/departure e dimostrazioni di supporto decisionale non operative |
| Ricerca | calibrazione degli intervalli, decision regret, distribution shift e scenari di stress del provider |
| Condizione di lettura | solo uso educativo: non è navigazione, dispatch o safety advice; il proxy ETA vicino alla partenza non è ground truth GPS |
baseline API → correzione bias con 1–49 campioni → Random Forest da 50 campioni; P10/P50/P90, probabilità on-time e scelta della partenza più tarda che supera soglia e gate pessimista
MAE, RMSE, MAPE, errore assoluto mediano/p90, coverage P10–P90, top-1 departure accuracy, departure regret e stato esplicito del warm-up
Python, Google Routes API v2, Open-Meteo, scikit-learn RandomForest, pandas/NumPy, Pillow/Matplotlib, GitHub Actions, AT Protocol/Bluesky
il traffico API e il proxy ETA non sono GPS ground truth; chiusure, incidenti, semplificazione dei turni e meteo a scala urbana possono non essere rappresentati
Dossier tecnico del workflow
Metodi, verifiche, stack e condizioni di trasferibilità.
5 · Dati e segnali
Google Routes API v2: durate traffic-aware/statiche, alternative, distanza e geometria; Open-Meteo orario; tempo locale; ruolo/scenario; storico del proxy ETA vicino alla partenza
Inferenza / calcolo
baseline API → correzione bias con 1–49 campioni → Random Forest da 50 campioni; P10/P50/P90, probabilità on-time e scelta della partenza più tarda che supera soglia e gate pessimista
Validazione
MAE, RMSE, MAPE, errore assoluto mediano/p90, coverage P10–P90, top-1 departure accuracy, departure regret e stato esplicito del warm-up
Stack
Python, Google Routes API v2, Open-Meteo, scikit-learn RandomForest, pandas/NumPy, Pillow/Matplotlib, GitHub Actions, AT Protocol/Bluesky
Limiti
il traffico API e il proxy ETA non sono GPS ground truth; chiusure, incidenti, semplificazione dei turni e meteo a scala urbana possono non essere rappresentati
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