論文の概要: Exploiting Interpretable Patterns for Flow Prediction in Dockless Bike Sharing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05774v1
• Date: Mon, 13 Apr 2020 05:31:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 23:44:50.009732
• Title: Exploiting Interpretable Patterns for Flow Prediction in Dockless Bike Sharing Systems
• Title（参考訳）: ドッキングレス自転車シェアリングシステムにおける流れ予測のための爆発的解釈パターン
• Authors: Jingjing Gu, Qiang Zhou, Jingyuan Yang, Yanchi Liu, Fuzhen Zhuang, Yanchao Zhao, and Hui Xiong
• Abstract要約: 本稿では,解釈可能な交通パターンを用いた効率的な自転車フロー予測を実現するための,解釈可能な自転車フロー予測(IBFP)フレームワークを提案する。 都市部をフロー密度に応じて領域に分割することにより、まず、グラフ正規化スパース表現を用いて、各領域間の自転車の流れをモデル化する。 そして,スパース表現を用いたサブスペースクラスタリングを用いて,自転車のフローからトラフィックパターンを抽出し,解釈可能なベース行列を構築する。 最後に、実世界のデータを用いた実験結果から、ドックレス自転車シェアリングシステムにおけるフロー予測におけるIBFP法の利点が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.45179250456602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unlike the traditional dock-based systems, dockless bike-sharing systems are more convenient for users in terms of flexibility. However, the flexibility of these dockless systems comes at the cost of management and operation complexity. Indeed, the imbalanced and dynamic use of bikes leads to mandatory rebalancing operations, which impose a critical need for effective bike traffic flow prediction. While efforts have been made in developing traffic flow prediction models, existing approaches lack interpretability, and thus have limited value in practical deployment. To this end, we propose an Interpretable Bike Flow Prediction (IBFP) framework, which can provide effective bike flow prediction with interpretable traffic patterns. Specifically, by dividing the urban area into regions according to flow density, we first model the spatio-temporal bike flows between regions with graph regularized sparse representation, where graph Laplacian is used as a smooth operator to preserve the commonalities of the periodic data structure. Then, we extract traffic patterns from bike flows using subspace clustering with sparse representation to construct interpretable base matrices. Moreover, the bike flows can be predicted with the interpretable base matrices and learned parameters. Finally, experimental results on real-world data show the advantages of the IBFP method for flow prediction in dockless bike sharing systems. In addition, the interpretability of our flow pattern exploitation is further illustrated through a case study where IBFP provides valuable insights into bike flow analysis.
• Abstract（参考訳）: 従来のドックベースのシステムとは異なり、ドックレス自転車シェアリングシステムは柔軟性の面ではユーザーにとって便利である。 しかし、これらのドックレスシステムの柔軟性は、管理と運用の複雑さのコストが伴う。 実際、自転車の不均衡とダイナミックな使用は、効果的な自転車交通流予測に重要なニーズを課すため、強制的な再バランス操作につながる。 交通流予測モデルの開発に取り組んできたが、既存のアプローチは解釈可能性に欠けており、現実的な展開には限界がある。 そこで,本研究では,交通パターンを解釈可能な効果的な自転車流れ予測を実現するためのibfpフレームワークを提案する。 具体的には, 都市部を流れ密度に応じて領域に分割することにより, まず, グラフ正規化スパース表現を用いて, 周期データ構造の共通性を維持するためにグラフラプラシアンをスムーズな演算子として用いる領域間の時空間サイクルをモデル化する。 次に,スパース表現を用いたサブスペースクラスタリングを用いて,自転車流れからトラヒックパターンを抽出し,解釈可能なベース行列を構築する。 さらに、解釈可能なベース行列と学習パラメータで自転車の流れを予測することができる。 最後に,実世界データを用いた実験により,ドックレス自転車シェアリングシステムにおける流れ予測におけるibfp法の有用性を示す。 さらに,IBFPが自転車のフロー解析に有用な洞察を提供するケーススタディを通じて,フローパターンの解釈可能性について述べる。

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