論文の概要: Public Transit Demand Prediction During Highly Dynamic Conditions: A Meta-Analysis of State-of-the-Art Models and Open-Source Benchmarking Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06194v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 18:48:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 20:31:24.388952
• Title: Public Transit Demand Prediction During Highly Dynamic Conditions: A Meta-Analysis of State-of-the-Art Models and Open-Source Benchmarking Infrastructure
• Title（参考訳）: 高動的条件下における公共交通需要予測:最先端モデルとオープンソースベンチマークインフラストラクチャのメタ分析
• Authors: Juan D. Caicedo, Marta C. Gonz\'alez, Joan L. Walker
• Abstract要約: リアルタイム需要予測は動的バスルーティングにとって重要な入力である。 エコノメトリとディープラーニングのアプローチを含む,5つの共通方法論を備えた,オープンソースのインフラストラクチャを構築しました。 我々は,コロンビア・ボゴタのBRTシステムの翌日の需要予測に,スマートカードデータからの時系列を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time demand prediction is a critical input for dynamic bus routing. While many researchers have developed numerous complex methods to predict short-term transit demand, the applications have been limited to short, stable time frames and a few stations. How these methods perform in highly dynamic environments has not been studied, nor has their performance been systematically compared. We built an open-source infrastructure with five common methodologies, including econometric and deep learning approaches, and assessed their performance under stable and highly dynamic conditions. We used a time series from smartcard data to predict demand for the following day for the BRT system in Bogota, Colombia. The dynamic conditions in the time series include a month-long protest and the COVID-19 pandemic. Both conditions triggered drastic shifts in demand. The results reveal that most tested models perform similarly in stable conditions, with MAAPE varying from 0.08 to 0.12. The benchmark demonstrated that all models performed significantly worse in both dynamic conditions compared to the stable conditions. In the month-long protest, the increased MAAPE ranged from 0.14 to 0.24. Similarly, during the COVID-19 pandemic, the increased MAAPE ranged from 0.12 to 0.82. Notably, in the COVID-19 pandemic condition, an LSTM model with adaptive training and a multi-output design outperformed other models, adapting faster to disruptions. The prediction error stabilized within approximately 1.5 months, whereas other models continued to exhibit higher error rates even a year after the start of the pandemic. The aim of this open-source codebase infrastructure is to lower the barrier for other researchers to replicate and reproduce models, facilitate a collective effort within the research community to improve the benchmarking process and accelerate the advancement of short-term ridership prediction models.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム需要予測は動的バスルーティングにとって重要な入力である。 多くの研究者は短期の交通需要を予測するために多くの複雑な方法を開発したが、アプリケーションは短い、安定した時間枠といくつかの駅に限られている。 これらの手法が極めてダイナミックな環境でどのように機能するかは研究されていない。 econometricおよびdeep learningアプローチを含む5つの一般的な方法論を備えたオープンソースインフラストラクチャを構築し,安定かつ高ダイナミックな条件下でのパフォーマンスを評価した。 我々は,コロンビア・ボゴタのBRTシステムの翌日の需要予測に,スマートカードデータからの時系列を用いた。 時系列のダイナミックな状況には、1カ月にわたる抗議と新型コロナウイルスのパンデミックが含まれる。 どちらの条件も需要の急激な変化を引き起こした。 その結果、ほとんどの試験モデルも同様に安定な条件で動作し、MAAPEは0.08から0.12に変化することがわかった。 このベンチマークは、安定条件と比較して両方の動的条件において、全てのモデルが著しく悪い結果を示した。 この1ヶ月の抗議活動で、マペは0.14から0.24まで増加した。 同様に、新型コロナウイルスのパンデミックの間、MAAPEは0.12から0.82まで増加した。 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックでは、適応トレーニングとマルチアウトプットデザインを備えたLSTMモデルが他のモデルより優れ、破壊に迅速に適応した。 予測誤差は約1.5カ月で安定し、他のモデルもパンデミック開始後1年も高い誤差率を示し続けた。 このオープンソースのコードベースインフラストラクチャの目的は、他の研究者によるモデルの複製と再現の障壁の低減、ベンチマークプロセスの改善と短期的なライダーシップ予測モデルの促進のための研究コミュニティの集団的取り組みの促進である。

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