White paper · Febrero de 2026
Minimizing Spatiotemporal Mismatch in Urban Logistics: A Topology-Aware Poisson Boosting Framework (Hex-PGBM)
La oferta (conductores) y la demanda (pasajeros) de la movilidad urbana rara vez coinciden, y el despacho humano se apoya en la intuición, lo que genera kilómetros en vacío e ingresos perdidos. El paper presenta el Bugama Predictive Oracle: un motor de previsión sobre hexágonos H3 de nivel 8 con un modelo de gradient boosting con objetivo de Poisson (Hex-PGBM), alimentado con meteorología, ciclos de calendario y modelos de gravedad de eventos, más un nuevo paso de Adaptive Topological Smoothing para zonas con pocos datos.
18.4%menos error que los modelos de referencia15%mejora prevista en la utilización de la flota