論文の概要: A Machine Learning Approach for Modelling Parking Duration in Urban Land-use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01674v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 22:16:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 17:42:27.975133
• Title: A Machine Learning Approach for Modelling Parking Duration in Urban Land-use
• Title（参考訳）: 都市土地利用における駐車時間モデル化のための機械学習アプローチ
• Authors: Janak Parmar, Pritikana Das, Sanjaykumar Dave
• Abstract要約: 本研究では,自動車利用者の社会経済的・旅行特性が駐車時間に与える影響を解析するためのモデルを提案する。 ドライバー特性と駐車時間の間の接続をキャプチャするために、人工知能ニューラルネットワーク(ANN)がデプロイされる。 その結果, LIMEによる予測の確率が高く, ユビキタスに適用可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parking is an inevitable issue in the fast-growing developing countries. Increasing number of vehicles require more and more urban land to be allocated for parking. However, a little attention has been conferred to the parking issues in developing countries like India. This study proposes a model for analysing the influence of car users' socioeconomic and travel characteristics on parking duration. Specifically, artificial neural networks (ANNs) is deployed to capture the interrelationship between driver characteristics and parking duration. ANNs are highly efficient in learning and recognizing connections between parameters for best prediction of an outcome. Since, utility of ANNs has been critically limited due to its Black Box nature, the study involves the use of Garson algorithm and Local interpretable model-agnostic explanations (LIME) for model interpretations. LIME shows the prediction for any classification, by approximating it locally with the developed interpretable model. This study is based on microdata collected on-site through interview surveys considering two land-uses: office-business and market/shopping. Results revealed the higher probability of prediction through LIME and therefore, the methodology can be adopted ubiquitously. Further, the policy implications are discussed based on the results for both land-uses. This unique study could lead to enhanced parking policy and management to achieve the sustainability goals.
• Abstract（参考訳）: パーキングは急速に成長する途上国では避けられない問題である。 車両の数が増えるにつれて、駐車場に割り当てられる土地はますます増えていく。 しかし、インドのような発展途上国の駐車問題には注意が向けられている。 本研究では,自動車利用者の社会経済的・旅行特性が駐車時間に与える影響を解析するためのモデルを提案する。 具体的には、運転特性と駐車期間の相互関係を捉えるために、ニューラルネットワーク(anns)がデプロイされる。 ANNは、結果の最良の予測のためのパラメータ間の接続を学習し、認識するのに非常に効率的である。 ブラックボックスの性質から、アンの実用性は批判的に制限されているため、この研究はモデル解釈にガーソンアルゴリズムと局所解釈可能なモデル非依存説明(lime)を使用している。 LIMEは、開発された解釈可能なモデルで局所的に近似することで、任意の分類の予測を示す。 本研究は,オフィス・ビジネスと市場・ショッピングの2つの土地利用状況を考慮したインタビュー調査を通じて,現場で収集したマイクロデータに基づく。 その結果, LIMEによる予測の確率が高く, ユビキタスに適用可能であることがわかった。 さらに、両土地利用の結果をもとに、政策含意について論じる。 このユニークな研究は、持続可能性目標を達成するための駐車政策と管理を強化する可能性がある。

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