智慧城市中的短途通勤者
物理与社会
2019-02-22 v1 机器学习
摘要
本研究对通勤者在短途交通方式（即步行、乘坐公交或地铁）上的偏好进行建模与考察。所用数据来自新加坡一项大规模现场实验的独特数据集，该数据集提供了数万名通勤者行为的丰富信息。与标准方法不同，本工作不依赖调查数据。相反，所选交通方式是通过处理原始数据（纬度、经度、时间戳）来识别的。本工作的方法利用了城市智能交通系统所生成的信息，使得获取细粒度且近乎实时的数据成为可能。我们提出了新算法，旨在生成步行友好度和公共交通属性的代理变量。案例研究的实证结果表明，通勤者并不区分公共交通选择（公交与地铁），因此公共交通方式可能的嵌套结构被拒绝。
引用
@article{arxiv.1902.08028,
title = {Short-distance commuters in the smart city},
author = {Francisco Benita and Garvit Bansal and Georgios Piliouras and Bige Tunçer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.08028},
year = {2019}
}
备注
21 pages