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J-GLOBAL ID：202202279689867062   整理番号：22A1094728

小都市域におけるカーシェアリング利用者のトリップ距離に対する影響の解明【JST・京大機械翻訳】

Revealing influences on carsharing users’ trip distance in small urban areas

著者 (11件)： Baumgarte Felix (University of Bayreuth, FIM Research Center, Bayreuth, Germany) ,  Baumgarte Felix (Fraunhofer FIT, Project Group Business & Information Systems Engineering, Augsburg, Germany) ,  Keller Robert (Kempten University of Applied Sciences, Kempten, Germany) ,  Keller Robert (Fraunhofer FIT, Project Group Business & Information Systems Engineering, Augsburg, Germany) ,  Rohrich Felix (University of Bayreuth, FIM Research Center, Bayreuth, Germany) ,  Rohrich Felix (Fraunhofer FIT, Project Group Business & Information Systems Engineering, Augsburg, Germany) ,  Valett Lynne (University of Augsburg, Augsburg Germany) ,  Valett Lynne (FIM Research Center, Augsburg, Germany) ,  Valett Lynne (Fraunhofer FIT, Project Group Business & Information Systems Engineering, Augsburg, Germany) ,  Zinsbacher Daniela (University of Augsburg, Augsburg Germany) ,  Zinsbacher Daniela (FIM Research Center, Augsburg, Germany)
資料名： Transportation Research. Part D. Transport and Environment  (Transportation Research. Part D. Transport and Environment)
巻： 105  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1057A  ISSN： 1361-9209  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： カーシェアリングは,より小さな都市域における持続可能な移動性に向けた変換の不可欠な部分である。それらのサービスとポジティブな社会的および環境的利益を拡大するために,自動車共有オペレータはユーザの旅行行動を理解しなければならない。この理解を加速するために,ドイツの小規模都市からの駅ベース自動車共有サービスの利用データを,機械学習と説明可能な人工知能により分析し,トリップ距離に対する影響因子を明らかにした。結果として得られた4つの過剰グループは,個人特性,時間関連,自動車関連,および環境特徴である。さらに,個人および時間関連特徴により分割されたいくつかのサブグループの駆動距離を解析した。著者らの知見は,すべてのサブグループにおける自動車共有ユーザのトリップ距離に対する時間関連特徴の重要性を強調する。また,ユーザグループに対する非時間関連特徴の影響を論じた。これらの結果によって,より小さな都市域における個々のユーザ行動におけるパターンを理解することによって,研究および自動車共有オペレータに対する貴重な洞察を導いた。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： 自動車 ,  消費者行動 ,  オペレータ ,  旅行 ,  *都市 ,  ドイツ連邦共和国 ,  人工知能 ,  鉄道駅 ,  *都市域 ,  *共同利用 ,  機械学習
準シソーラス用語： *カーシェアリング ,  移動性 ,  ユーザ行動 ,  影響因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： カーシェアリング ,  ユーザ行動 ,  トリップ距離 ,  機械学習 ,  説明可能な人工知能 ,  特徴の重要性

分類 (3件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  環境問題  (SA01020V) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 都市域 ,  カーシェアリング ,  トリップ