共享单车系统分析与出行预测
计算机与社会
2016-04-05 v1 人工智能
摘要
共享单车系统能够为公众提供共享自行车使用服务，已在许多大城市推出。在共享单车系统中，人们可以在服务区域内任意站点非常方便地借还车。因此，共享单车系统通常用作私家车以及常规公共交通的短途出行补充。同时，对于位于服务区域不同位置的站点，自行车使用情况可能相当倾斜和不平衡。一些站点有过多进站自行车且因缺乏足够泊位而拥堵，而另一些站点很快变空且缺乏足够自行车供人们取出。因此，提前推断每次个体出行的潜在目的地和到达时间，可有效帮助服务提供商提前安排人工自行车再调度。本文中，我们将研究共享单车系统的个体出行预测问题。为解决该问题，我们首先研究一个真实世界的共享单车系统并分析个体的自行车使用行为。基于分析结果，将引入一种新的出行目的地预测与出行时长推断模型。在真实世界共享单车系统上进行的实验证明了所提模型的有效性。
引用
@article{arxiv.1604.00664,
title = {Bicycle-Sharing System Analysis and Trip Prediction},
author = {Jiawei Zhang and Xiao Pan and Moyin Li and Philip S. Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.00664},
year = {2016}
}
备注
11 pages, 11 figures, accepted by 2016 IEEE MDM Conference