バイク共有システムにおけるバイクアベイラビリティを予測するための動的線形モデル【JST・京大機械翻訳】

Almannaa Mohammed H.; Almannaa Mohammed H.; Elhenawy Mohammed; Rakha Hesham A.

文献

J-GLOBAL ID：202102260002680788 整理番号：21A2348749

バイク共有システムにおけるバイクアベイラビリティを予測するための動的線形モデル【JST・京大機械翻訳】

Dynamic linear models to predict bike availability in a bike sharing system

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=21A2348749&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=21A2348749&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=W5917A") }}

著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 14 号： 3 ページ： 232-242 発行年： 2020年
JST資料番号： W5917A ISSN： 1556-8318 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

バイク共有システム(BSS)の使用の有意な増加は,バイクの分布に不均衡を引き起こし,ロジスティックスの課題を創出する。さらに,不均衡なBSSディスクは,バイクを,その所望位置において,バイクをピックアップまたはドロップするのを困難に見出すかもしれない。このロジスティック問題を解決する第一段階は,BSSの各ステーションでのバイクのアベイラビリティを予測する。開発したモデルは,ユーザとBSS間の相互作用によって引き起こされる各ステーションでの需要パターンの変化を考慮する必要があるので,バイクカウントの予測は挑戦的なタスクである。本論文では,動的線形モデル(DLM)を採用して,BSSにおけるバイクカウントを予測した。著者らは,それらの単純さのため,一次および二次多項式モデルを使用した。両DLMsをサンフランシスコ湾地域のBSSに適用した。15,30,45,60,120分の異なる予測層を用いた。採用したモデルは,基礎となる需要パターンにおける時間的発展,従ってBSSステーションにおけるバイクカウントを捉えることに成功した。結果は,1次および2次DLMsが,2時間予測水平に対して,15分予測水平(ステーションの容量に対する2%の百分率誤差に対応する)および1.1バイケス/ステーション(6%)の予測誤差で,バイク数を予測することができることを示す。比較結果は,DLMが最小二乗ブースティングアルゴリズムを凌駕し,15および30分予測層準に対するランダムフォレストモデルの性能に匹敵することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： , , , ,

オートバイ , 交通調査

, , , ,

前のページに戻る