論文の概要: An Interpretable Machine Learning Framework to Understand Bikeshare Demand before and during the COVID-19 Pandemic in New York City

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06110v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 15:24:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 14:53:22.119690
• Title: An Interpretable Machine Learning Framework to Understand Bikeshare Demand before and during the COVID-19 Pandemic in New York City
• Title（参考訳）: ニューヨーク市における新型コロナウイルスパンデミック前後の自転車シェア需要に対する解釈可能な機械学習フレームワーク
• Authors: Majbah Uddin, Ho-Ling Hwang, Md Sami Hasnine
• Abstract要約: 本研究では,大規模な自転車共有システムにおける時間的需要を推定する機械学習モデリングフレームワークを提案する。 本研究で考慮された説明変数の相対的重要性に基づき,両モデルにおいて女性利用者と時間帯の共有が2つの重要な説明変数であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, bikesharing systems have become increasingly popular as affordable and sustainable micromobility solutions. Advanced mathematical models such as machine learning are required to generate good forecasts for bikeshare demand. To this end, this study proposes a machine learning modeling framework to estimate hourly demand in a large-scale bikesharing system. Two Extreme Gradient Boosting models were developed: one using data from before the COVID-19 pandemic (March 2019 to February 2020) and the other using data from during the pandemic (March 2020 to February 2021). Furthermore, a model interpretation framework based on SHapley Additive exPlanations was implemented. Based on the relative importance of the explanatory variables considered in this study, share of female users and hour of day were the two most important explanatory variables in both models. However, the month variable had higher importance in the pandemic model than in the pre-pandemic model.
• Abstract（参考訳）: 近年、自転車シェアリングシステムは安価で持続可能なマイクロモビリティソリューションとして人気が高まっている。 機械学習のような高度な数学モデルは、自転車シェアの需要を適切に予測するために必要である。 そこで本研究では,大規模自転車シェアリングシステムにおける時間需要を推定する機械学習モデリングフレームワークを提案する。 新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック前のデータ(2019年3月～2020年2月)と、パンデミック時のデータ(2020年3月～2021年2月)の2つの極端な勾配上昇モデルが開発された。 さらに、SHapley Additive exPlanationsに基づくモデル解釈フレームワークを実装した。 本研究で考慮された説明変数の相対的重要性に基づき,両モデルにおいて女性利用者と時間帯の共有が2つの重要な説明変数であった。 しかし,パンデミック前モデルよりもパンデミック前モデルの方が月間変動が重要であった。

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