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Rocero: Auswertung des Füllverhaltens der Glassammelstellen

Wir haben Korrelation zwischen Bevölkerung und Füllverhalten analysiert, sowie eine zeitliche Vorhersage der Füllhöhe pro Sensor errechnet.

Demo

Open Data Hack SG 2023: Füllverhalten von Glas-Sammelstellen

  • Untersuchung der Fülldaten
  • Bereinigung der Fülldaten
    • Ausreisser entfernen
    • Glätten
  • Splitten der Daten in Perioden zwischen Entleerungen
  • Trainieren eines linearen Modells mit linearer Regression

  • Graphen von den Trainieren Modellen

Aufbau des Repos

  • Sensordaten und lineares Modell
    • src/prepare_and_split_data.py: Script um Sensordaten zu Bereinigen
    • src/prepare_and_split_data.ipynb: Experimenteller Code um Sensordaten bereinigen
    • src/calculate_slope_per_station.py/.ipynb: Füllgeschwindigkeiten von bereinigten Sensordaten berechnen.
    • src/calc_prediction_accuracy.py: Berechnen des Standard Errors mit Testdaten.
  • Zusammenhang von Füllgeschwindigkeit und Bevölkerungsdichte
    • src/get_population_per_collection_point.py: Zuweisen von Quartier/Bevölkerung und Sammelstelle
    • src/calculate_slope_with_population.py: Untersuchung von Zusammenhang

Resultate

Diagramme und Grafiken in img/ Ordner. Füllgeschwindigkeiten und weitere statistische Werte in results/*_slopes.csv.

Infos

Team

  • Dominik Gschwind, @N3xed
  • Cedric Christen, @cedi4155476
  • Roman Weiss, @romanweiss123
  • Roméo Bornand
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Contributed 11 months ago by cdric_christen for Open Data Hack St.Gallen
All attendees, sponsors, partners, volunteers and staff at our hackathon are required to agree with the Hack Code of Conduct. Organisers will enforce this code throughout the event. We expect cooperation from all participants to ensure a safe environment for everybody.

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