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J-GLOBAL ID：202002222599451440   整理番号：20A0789601

推論と機械学習法の両方を用いた乗り心地サービスと車両所有間の関係の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring the relationship between ride-sourcing services and vehicle ownership, using both inferential and machine learning approaches

著者 (3件)： Sabouri Sadegh (Department of City&Metropolitan Planning, University of Utah, 375 S 1530 E, Room 235, Salt Lake City, UT 84112, USA) ,  Brewer Simon (Department of Geography, University of Utah, 260 Central Campus Drive, Room 4845, Salt Lake City, UT84112, USA) ,  Ewing Reid (Department of City&Metropolitan Planning, University of Utah, 375 S 1530 E, Room 235, Salt Lake City, UT 84112, USA)
資料名： Landscape and Urban Planning  (Landscape and Urban Planning)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0618B  ISSN： 0169-2046  CODEN： LUPLEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Ride-Serviceサービスは毎年より人気があり,それらの市場は成長している。多くの場合,輸送システムに対するri消費サービスの影響に関する試験はあまり行われていない。本研究では,最も最新の(2017)国家家庭旅行調査データを用いて,家庭のri消費サービスと車両所有権の間の関係を調べた。車両所有権に及ぼすri消費サービスの影響をより良く把握するために,家庭の社会経済的特性の影響を制御し,環境変数,すなわち,密度,多様性,設計,および輸送距離を構築した。2つのアプローチを用いて,車両所有権をモデル化した:確率論的または推論モデル(すなわち,マルチレベルPoisson),および機械学習法(すなわち,ランダムフォレスト)。本研究は,このような研究のために組み立てられた家庭旅行記録の最大サンプルを用いて,車両所有権をモデル化し,非線形関係を捉えるために,このような先進的方法を利用する最初の研究である。これらの結果は,ri消費サービスと車両所有権の間に負の相関があることを示唆している。また,車両所有権は,最大のri消費サービスが郡で運用されているので,数年Uberの数と負に関連している。しかし,この研究で制御された他の変数と比較して,ri消費変数の相対的寄与は非常に限られている。都市計画と設計実践のために,本研究は,車両排出の可能性が習慣になるならば,自動車排出の可能性が増加することを示唆して,これらのサービスはより利用可能になって,構築した環境はより高密度で,接続して,一時的になった。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 確率論 ,  旅行 ,  *乗り心地 ,  *機械学習 ,  都市計画 ,  交通システム ,  自動車
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  社会経済 ,  所有権 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 乗心地サービス ,  UBER ,  自動車保有 ,  機械学習 ,  ランダムフォレスト ,  マルチレベルモデリング

分類 (3件)： 都市計画の調査分析,分析手法  (RD01020D) ,  都市計画一般,都市経済学  (RD01010S) ,  公園,造園,緑化  (RD04020Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 推論 ,  機械学習 ,  乗り心地 ,  サービス ,  所有 ,  調査