論文の概要: Growing Urban Bicycle Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02185v3
- Date: Sun, 17 Apr 2022 21:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 08:47:55.238647
- Title: Growing Urban Bicycle Networks
- Title(参考訳): 都市型自転車ネットワーク
- Authors: Michael Szell, Sayat Mimar, Tyler Perlman, Gourab Ghoshal, Roberta
Sinatra
- Abstract要約: 都市の街路網上を走行する任意の点群間の合成自転車ネットワークの成長のバリエーションについて検討した。
当初、投資のリターンは重要なしきい値まで減少し、持続的な都市計画に根本的な結果をもたらすことが判明した。
また、既存の自転車ネットワークが発達している都市では、人工的に成長したネットワークの重複が顕著に見られ、われわれのモデルが現実を反映していることが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.755972004983746
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cycling is a promising solution to unsustainable urban transport systems.
However, prevailing bicycle network development follows a slow and piecewise
process, without taking into account the structural complexity of
transportation networks. Here we explore systematically the topological
limitations of urban bicycle network development. For 62 cities we study
different variations of growing a synthetic bicycle network between an
arbitrary set of points routed on the urban street network. We find initially
decreasing returns on investment until a critical threshold, posing fundamental
consequences to sustainable urban planning: Cities must invest into bicycle
networks with the right growth strategy, and persistently, to surpass a
critical mass. We also find pronounced overlaps of synthetically grown networks
in cities with well-developed existing bicycle networks, showing that our model
reflects reality. Growing networks from scratch makes our approach a generally
applicable starting point for sustainable urban bicycle network planning with
minimal data requirements.
- Abstract(参考訳): サイクリングは持続不可能な都市交通システムにとって有望な解決策である。
しかし、一般的な自転車ネットワークの開発は、輸送ネットワークの構造的複雑さを考慮せずに、遅くて断片的なプロセスに従う。
ここでは,都市自転車ネットワーク開発のトポロジ的限界を体系的に検討する。
62都市を対象に,都市街路ネットワーク上の任意の地点間の合成自転車ネットワークの展開について検討した。
都市は、適切な成長戦略を持つ自転車ネットワークに投資し、臨界質量を超えるために、持続的な都市計画に根本的な影響をもたらす。
また、既存の自転車ネットワークが発達している都市では、人工的なネットワークの重複が顕著に見られ、われわれのモデルは現実を反映している。
ネットワークをスクラッチから成長させることは、最小限のデータ要求で持続可能な都市自転車ネットワーク計画の出発点となる。
関連論文リスト
- Online design of dynamic networks [4.6289929100615]
本稿では,動的ネットワークのオンライン設計手法を提案する。
我々はモンテカルロ木探索に基づく転がり地平線で、このオンラインデザイン問題に取り組む。
オンラインネットワーク設計の可能性は、未来的な公共交通ネットワークの設計のために示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T14:50:31Z) - Evaluating the effects of Data Sparsity on the Link-level Bicycling Volume Estimation: A Graph Convolutional Neural Network Approach [54.84957282120537]
本稿では,リンクレベルの自転車のボリュームをモデル化するために,グラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを利用する最初の研究について述べる。
オーストラリア,メルボルン市全体での年間平均自転車数(AADB)を,Strava Metro の自転車数データを用いて推定した。
以上の結果から,GCNモデルは従来のAADB数予測モデルよりも優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T04:53:18Z) - From Counting Stations to City-Wide Estimates: Data-Driven Bicycle Volume Extrapolation [0.0]
ストリートレベルの自転車量情報は、都市が自転車を奨励するためのインフラの改善を計画するのに役立つだろう。
現在市や市民が利用できるデータは、わずかに数える駅からしか得られないことが多い。
本論文は,ベルリン全都市における自転車の容積を推定するために,これらの数箇所を超える自転車の容積を推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-26T16:01:53Z) - Prediction of Transportation Index for Urban Patterns in Small and
Medium-sized Indian Cities using Hybrid RidgeGAN Model [0.0]
本研究は,中小都市における都市交通指標の予測におけるいくつかの課題に対処する。
Kernel Ridge Regression(KRR)とCityGANに基づくハイブリッドフレームワークを導入し、交通指標を予測する。
提案したハイブリッドパイプラインはリッジGANモデルと呼ばれ、都市スプロールの持続可能性を評価することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T15:05:40Z) - Physarum Inspired Bicycle Lane Network Design in a Congested Mega City [0.8379286663107844]
この論文の目的は、自転車レーンを導入したメガシティにおける輸送モビリティを高めることである。
最近のPhysarumインスパイアされた技術は、効果的なネットワークの構築に大きな注目を集めている。
バングラデシュの首都ダッカの中心部は、自転車レーン網の分析と設計を目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-29T16:55:49Z) - Predicting Citi Bike Demand Evolution Using Dynamic Graphs [81.12174591442479]
ニューヨーク市のCiti Bikeデータセットにおける自転車需要予測にグラフニューラルネットワークモデルを適用した。
本稿では,ニューヨーク市のCiti Bikeデータセットにおける自転車需要予測にグラフニューラルネットワークモデルを適用しようとする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-18T21:43:27Z) - Bridging the Urban-Rural Connectivity Gap through Intelligent Space,
Air, and Ground Networks [68.8204255655161]
農村部におけるコネクティビティは、通信ネットワークの主な課題の1つである。
我々は、農村部における最新のコネクティビティの取り組みを強調し、地球外ネットワークのソリューションについて議論し、地球外ネットワークの潜在的なメリットについて検討する。
我々は、農村部におけるコネクティビティの課題について議論し、最新のプロジェクトや研究、AIを用いたネットワークの強化について強調する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T13:40:35Z) - Automated Detection of Missing Links in Bicycle Networks [0.15293427903448023]
我々は,都市の自転車ネットワークにおいて最も重要なリンクを見つけるためのIPDC手順(Identify, Prioritize, Decluster, Classify)を開発した。
まず、多重化ネットワークアプローチによるすべての可能なギャップを特定し、フローベースのメトリックに従って優先順位付けし、新たなギャップクラスタを分解し、手動でギャップのタイプを分類する。
以上の結果から,最小データ要件によるネットワーク分析が,自転車ネットワーク計画の費用効率向上支援ツールとして有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-10T15:35:14Z) - Dynamic Bicycle Dispatching of Dockless Public Bicycle-sharing Systems
using Multi-objective Reinforcement Learning [79.61517670541863]
ドッキングレスPBS(DL-PBS)に欠かせない動的自転車レンタル需要に基づく効率的な自転車配車ソリューションを実現するためのAIの活用
DL-PBSに最適な自転車ディスパッチソリューションを提供するために、マルチオブジェクト強化学習(MORL-BD)に基づく動的自転車ディスパッチアルゴリズムを提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T03:09:51Z) - Dynamic Planning of Bicycle Stations in Dockless Public Bicycle-sharing
System Using Gated Graph Neural Network [79.61517670541863]
Dockless Public Bicycle-share (DL-PBS)ネットワークは多くの国でますます人気が高まっています。
冗長で低電力の駅は、DL-PBSベンダーの公共都市空間とメンテナンスコストを無駄にします。
DL-PBSネットワークに最適な自転車ステーションレイアウトを動的に提供できるよう、BSDP(自転車ステーションダイナミックプランニング)システムを提案します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T02:51:12Z) - Smart Urban Mobility: When Mobility Systems Meet Smart Data [55.456196356335745]
都市人口は都市部で約25億人に達し、道路交通量は2050年までに12億台を超えた。
輸送部門の経済貢献は欧州のGDPの5%を占め、アメリカでは平均482.05億ドルの費用がかかる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-09T13:53:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。