論文の概要: Micromobility Trip Origin and Destination Inference Using General
Bikeshare Feed Specification (GBFS) Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12006v1
- Date: Mon, 19 Oct 2020 02:49:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 07:43:43.880095
- Title: Micromobility Trip Origin and Destination Inference Using General
Bikeshare Feed Specification (GBFS) Data
- Title（参考訳）: GBFS(General Bikeshare Feed Specification)データを用いたマイクロモビリティトリップの原点と退避推定
- Authors: Yiming Xu, Xiang Yan, Virginia P. Sisiopiku, Louis A. Merlin, Fangzhou
Xing, Xilei Zhao
- Abstract要約: 車両IDの異なるGBFSデータから出発点と目的地を推定するアルゴリズムのパッケージを提案する。
ワシントンDCでは、6つのベンダーが発行したGBFSデータの1週間(2020年2月最終週)の分析によってアルゴリズムを実装しています。
R-二乗測度は0.9より大きく、アルゴリズムが400m*400mグリッドで評価された場合、MAE測度は2より小さい。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.205693767843779
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Emerging micromobility services (e.g., e-scooters) have a great potential to
enhance urban mobility but more knowledge on their usage patterns is needed.
The General Bikeshare Feed Specification (GBFS) data are a possible source for
examining micromobility trip patterns, but efforts are needed to infer trips
from the GBFS data. Existing trip inference methods are usually based upon the
assumption that the vehicle ID of a micromobility option (e-scooter or e-bike)
does not change, and so they cannot deal with data with vehicle IDs that change
over time. In this study, we propose a comprehensive package of algorithms to
infer trip origins and destinations from GBFS data with different types of
vehicle ID. We implement the algorithms in Washington DC by analyzing one-week
(last week of February 2020) of GBFS data published by six vendors, and we
evaluate the inference accuracy of the proposed algorithms by R-squared, mean
absolute error, and sum absolute error. We find that the R-squared measure is
larger than 0.9 and the MAE measure is smaller than 2 when the algorithms are
evaluated with a 400m*400m grid, and the absolute errors are relatively larger
in the downtown area. The accuracy of the trip-inference algorithms is
sufficiently high for most practical applications.
- Abstract（参考訳）: 新興のマイクロモビリティサービス(eスクーターなど)は、都市の移動性を高める大きな可能性を秘めているが、その利用パターンに関する知識は必要である。
General Bikeshare Feed Specification (GBFS) データは、マイクロモビリティートリップパターンを調べるための可能性があるが、GBFSデータからトリップを推測するには努力が必要である。
既存の旅行推論手法は通常、マイクロモビリティオプション(e-scooterまたはe-bike)の車両IDが変更されないという仮定に基づいており、時間とともに変化する車両IDではデータを扱うことができない。
本研究では,異なる種類の車両IDを持つGBFSデータから,旅行の起源や目的地を推定するアルゴリズムの包括的パッケージを提案する。
我々は,ワシントンD.C.で6ベンダが発行したGBFSデータの1週間(2020年2月最終週)の分析を行い,提案アルゴリズムの推測精度をR2乗,平均絶対誤差,総絶対誤差で評価した。
R-二乗測度は0.9より大きく,400m*400mの格子でアルゴリズムを評価した場合,MAE測度は2より小さく,中心街では絶対誤差が比較的大きいことがわかった。
trip-inferenceアルゴリズムの精度は、ほとんどの実用的なアプリケーションで十分高い。
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