論文の概要: Predictive and Prescriptive Performance of Bike-Sharing Demand Forecasts
for Inventory Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00858v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 14:11:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-08 11:06:50.439436
- Title: Predictive and Prescriptive Performance of Bike-Sharing Demand Forecasts
for Inventory Management
- Title（参考訳）: 在庫管理における自転車シェアリング需要予測の予測と予測性能
- Authors: Daniele Gammelli, Yihua Wang, Dennis Prak, Filipe Rodrigues, Stefan
Minner, Francisco Camara Pereira
- Abstract要約: 本稿では,ポアソン繰り返しニューラルネットワークモデル(VP-RNN)を導入し,今後のピックアップとリターン率を予測する。
本稿は,米国ニューヨーク市からの実旅行データに対する従来の予測手法と学習に基づく予測手法の両方に対するアプローチを実証的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.441020454345932
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bike-sharing systems are a rapidly developing mode of transportation and
provide an efficient alternative to passive, motorized personal mobility. The
asymmetric nature of bike demand causes the need for rebalancing bike stations,
which is typically done during night time. To determine the optimal starting
inventory level of a station for a given day, a User Dissatisfaction Function
(UDF) models user pickups and returns as non-homogeneous Poisson processes with
piece-wise linear rates. In this paper, we devise a deep generative model
directly applicable in the UDF by introducing a variational Poisson recurrent
neural network model (VP-RNN) to forecast future pickup and return rates. We
empirically evaluate our approach against both traditional and learning-based
forecasting methods on real trip travel data from the city of New York, USA,
and show how our model outperforms benchmarks in terms of system efficiency and
demand satisfaction. By explicitly focusing on the combination of
decision-making algorithms with learning-based forecasting methods, we
highlight a number of shortcomings in literature. Crucially, we show how more
accurate predictions do not necessarily translate into better inventory
decisions. By providing insights into the interplay between forecasts, model
assumptions, and decisions, we point out that forecasts and decision models
should be carefully evaluated and harmonized to optimally control shared
mobility systems.
- Abstract（参考訳）: 自転車シェアリングシステムは急速に発展している交通手段であり、パッシブで電動化されたパーソナルモビリティの代替手段を提供する。
自転車需要の非対称性は、通常夜間に行われる自転車ステーションの再バランスの必要性を引き起こす。
ある日のステーションの最適な開始在庫レベルを決定するために、UDF(User Dissatisfaction Function)は、ユーザのピックアップをモデル化し、一回りの線形レートで不均一なPoissonプロセスとして返却する。
本稿では,今後のピックアップとリターン率を予測するために,変分ポアソン繰り返しニューラルネットワークモデル(VP-RNN)を導入することにより,UDFに直接適用可能な深部生成モデルを考案する。
本稿は,米国ニューヨーク市からの実際の旅行データに対する従来型および学習型予測手法に対するアプローチを実証的に評価し,システム効率と需要満足度の観点から,我々のモデルがベンチマークを上回っていることを示す。
意思決定アルゴリズムと学習に基づく予測手法を組み合わせることで、文献における多くの欠点を浮き彫りにする。
重要なことは、より正確な予測が必ずしもより良い在庫決定に結びつくとは限らないことを示しています。
予測,モデル仮定,決定の相互作用に関する洞察を提供することにより,予測と決定モデルを慎重に評価し,調和して共有モビリティシステムを最適に制御すべきであることを指摘する。
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