論文の概要: Spatially-aware station based car-sharing demand prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14421v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 21:06:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:20:22.910491
• Title: Spatially-aware station based car-sharing demand prediction
• Title（参考訳）: 空間認識型ステーションによるカーシェアリング需要予測
• Authors: Dominik J. Mühlematter, Nina Wiedemann, Yanan Xin, Martin Raubal,
• Abstract要約: 本稿では,空間認識学習アルゴリズムを用いて,駅型カーシェアリングサービスにおける月平均需要を分析することを提案する。 まず、異なるモデリング手法の性能を比較し、入力機能の一部としてグローバルなランダムフォレストとジオコーディネートを組み合わせることで、最高の予測性能が得られることを示す。 SHAP値とGWRモデルとMGWRモデルの係数によるランダムフォレストの解析により、人口密度とカーシェアリングの供給に加えて、周囲のPOIなどの空間的特徴も重要な役割を担っていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0840675600355127
• License:
• Abstract: In recent years, car-sharing services have emerged as viable alternatives to private individual mobility, promising more sustainable and resource-efficient, but still comfortable transportation. Research on short-term prediction and optimization methods has improved operations and fleet control of car-sharing services; however, long-term projections and spatial analysis are sparse in the literature. We propose to analyze the average monthly demand in a station-based car-sharing service with spatially-aware learning algorithms that offer high predictive performance as well as interpretability. Our study utilizes a rich set of socio-demographic, location-based (e.g., POIs), and car-sharing-specific features as input, extracted from a large proprietary car-sharing dataset and publicly available datasets. We first compare the performance of different modeling approaches and find that a global Random Forest with geo-coordinates as part of input features achieves the highest predictive performance with an R-squared score of 0.87 on test data. While a local linear model, Geographically Weighted Regression, performs almost on par in terms of out-of-sample prediction accuracy. We further leverage the models to identify spatial and socio-demographic drivers of car-sharing demand. An analysis of the Random Forest via SHAP values, as well as the coefficients of GWR and MGWR models, reveals that besides population density and the car-sharing supply, other spatial features such as surrounding POIs play a major role. In addition, MGWR yields exciting insights into the multiscale heterogeneous spatial distributions of factors influencing car-sharing behaviour. Together, our study offers insights for selecting effective and interpretable methods for diagnosing and planning the placement of car-sharing stations.
• Abstract（参考訳）: 近年では、自動車シェアリングサービスが個人の移動手段の代替手段として発展し、より持続的で資源効率が良いが、それでも快適な交通手段として期待されている。 短期予測と最適化手法の研究は、カーシェアリングサービスの運用とフリートコントロールを改善した。 そこで本稿では,駅におけるカーシェアリングサービスにおける月平均需要を,高い予測性能と解釈可能性を提供する空間認識学習アルゴリズムを用いて分析することを提案する。 本研究では,大規模な自動車共有データセットと公開データセットから抽出した,社会デコグラフィ,位置情報(POIなど),カーシェアリング特有の特徴を入力として利用する。 まず、異なるモデリング手法の性能を比較し、入力機能の一部としてグローバルなランダムフォレストとジオコーディネートを組み合わせることで、テストデータ上でのR2乗スコア0.87で最高の予測性能が得られることを示す。 局所線形モデルであるGeographically Weighted Regressionは、サンプル外予測精度の点でほぼ同等に機能する。 さらに、カーシェアリング需要の空間的および社会的なデデノグラフィー要因を特定するためにモデルを活用する。 SHAP値とGWRモデルとMGWRモデルの係数によるランダムフォレストの解析により、人口密度とカーシェアリングの供給に加えて、周囲のPOIなどの空間的特徴も重要な役割を担っていることが明らかとなった。 さらに、MGWRはカーシェアリング行動に影響を与える要因の多種多様な空間分布に対するエキサイティングな洞察を与える。 本研究は,カーシェアリングステーションの配置と配置を効果的かつ解釈可能な方法を選択するための知見を提供する。

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