文献

J-GLOBAL ID：202202224097312026   整理番号：22A1118024

ライドプール需要予測:ドイツにおける時空間評価【JST・京大機械翻訳】

Ride-pooling demand prediction: A spatiotemporal assessment in Germany

著者 (3件)： Zwick Felix (MOIA GmbH, Hamburg, Germany) ,  Zwick Felix (IVT, ETH Zurich, CH-8093 Zurich, Switzerland) ,  Axhausen Kay W. (IVT, ETH Zurich, CH-8093 Zurich, Switzerland)
資料名： Journal of Transport Geography  (Journal of Transport Geography)
巻： 100  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0681A  ISSN： 0966-6923  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： 近年の学界と実務家の両方から,道路プールが注目され,交通量を減らし,都市域における悪影響を期待できる。シミュレーション研究は,大規模な乗り上げが車両利用を増加させる可能性を持ち,それによって車両キロメートル移動(VKT)を減らし,単一通過機移動性オプションと比較して車群サイズを必要とすることを示した。しかし,実世界では,大規模な乗り込みサービスは,自動化された車両の出現によって実質的に減少すると予想される高い運用コストのために,稀であり,まだ広く実装されていない。ドイツのHamburgとHanoverのMOIAによって,2つの大規模乗り車群を運転し,将来のプールサービスのためのテストベッドとして役立った。本研究では,2019と2020年の両サービスからのプレパンデミック需要データを分析し,空間とランダム森林回帰を行い,両都市における乗り越しトリップ起源の(空間)特性を理解した。次に,1つの研究領域(著者らの事例におけるHamburg)からの良好な知見を一般化し,他の都市(著者らの事例でHanover)に移転し,既存のサービスを有する地域を超えた空間予測を可能にした。回帰結果は,両都市で類似し,職場,ガストロノミーおよび文化の密度を捉える変数によって,乗り越し需要に最も強い影響を示した。Hamburgの回帰結果を考えると,Hanoverのトリップ起源を予測し,需要が全ての適用モデルにより過大評価されることを観測した。X(SLX)モデルの空間遅れは,20%以下のトリップ起源の全体的な過大評価で最も有望な結果を示した。Copyright 2022 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： 移動度 ,  シミュレーション ,  自動化 ,  サービス ,  交通量 ,  道路 ,  都市 ,  操業費 ,  *需要予測 ,  都市域 ,  集団 ,  相乗り輸送
準シソーラス用語： 職場 ,  車群 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ライドシェアリング ,  オンデマンドモビリティ ,  空間回帰 ,  オープンデータ ,  新しいモビリティ ,  需要予測 ,  ライド分割

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  都市交通  (TA01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 需要予測 ,  ドイツ ,  時空間 ,  評価