バイクシェアシステムにおけるトリップ予測

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タイトル別名
  • Trip Prediction in Bike Sharing Systems

説明

<p>バイクシェアシステムにおけるトリップ需要の予測はシステムを最適化する上で非常に重要な問題である.例えば, いつどこで何台の自転車が必要になるかを予測できれば, 事前に適切な配置を行うことで自転車の供給不足を防ぐことができる. トリップ需要は周期, 天気, ステーション間の関係, 利用者の属性等様々な要素によって変動するため, 予測が困難である. トリップ予測のための手法は多数提案されているが, これらの要素を全て考慮する手法は存在しない. 本研究ではマーク付き点過程モデルを拡張することでこれらの要素の複合的な影響を考慮する新たな手法を構築する. 3つの都市で実際に取得されたバイクシェアシステムのトリップデータを用いて実験を行い, 提案手法が既存手法に比べ高い予測性能を持つことを示した.</p>

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390845712977559936
  • NII論文ID
    130007426952
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2018.0_3l101
  • ISSN
    27587347
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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