公共交通系统中的供需建模
机器学习
2023-10-23 v2 应用统计
机器学习
摘要
我们提出了两个基于神经网络且数据驱动的供需模型，用于分析弗吉尼亚州哈里森堡市公共交通局（HDPT）公交系统的效率、识别服务缺口并确定需求的重要预测因子，该市是詹姆斯麦迪逊大学（JMU）的所在地。这两个供需模型，一个为时间模型一个为空间模型，考虑了许多变量，包括公交站周边的人口统计数据、HDPT向联邦政府报告的指标，以及JMU在校与放假期间人口的剧烈变化。这些量化和识别服务缺口的直接且数据驱动的供需模型可推广到其他城市的公交系统。
引用
@article{arxiv.2309.06299,
title = {Modeling Supply and Demand in Public Transportation Systems},
author = {Miranda Bihler and Hala Nelson and Erin Okey and Noe Reyes Rivas and John Webb and Anna White},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.06299},
year = {2023}
}
备注
28 pages, 2022 REU project at James Madison University