論文の概要: Unveiling the influence of behavioural, built environment and socio-economic features on the spatial and temporal variability of bus use using explainable machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05545v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 11:47:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:19:57.809115
• Title: Unveiling the influence of behavioural, built environment and socio-economic features on the spatial and temporal variability of bus use using explainable machine learning
• Title（参考訳）: 説明可能な機械学習を用いたバス利用の空間的・時間的変動に及ぼす行動・構築環境・社会経済的特徴の影響の解明
• Authors: Sui Tao, Francisco Rowe, Hongyu Shan,
• Abstract要約: 都市部への距離が大きくなると、バス利用の空間的変動が増大する。 旅行の出発点と目的地の高度分離は、空間的および時間的変動を減少させる。 道路密度の低下は、特に朝のバス利用の空間変動の増大と関連している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04096453902709291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding the variability of people's travel patterns is key to transport planning and policy-making. However, to what extent daily transit use displays geographic and temporal variabilities, and what are the contributing factors have not been fully addressed. Drawing on smart card data in Beijing, China, this study seeks to address these deficits by adopting new indices to capture the spatial and temporal variability of bus use during peak hours and investigate their associations with relevant contextual features. Using explainable machine learning, our findings reveal non-linear interaction between spatial and temporal variability and trip frequency. Furthermore, greater distance to the urban centres (>10 kilometres) is associated with increased spatial variability of bus use, while greater separation of trip origins and destinations from the subcentres reduces both spatial and temporal variability. Higher availability of bus routes is linked to higher spatial variability but lower temporal variability. Meanwhile, both lower and higher road density is associated with higher spatial variability of bus use especially in morning times. These findings indicate that different built environment features moderate the flexibility of travel time and locations. Implications are derived to inform more responsive and reliable operation and planning of transit systems.
• Abstract（参考訳）: 人々の旅行パターンの多様性を理解することが、交通計画と政策立案の鍵となる。 しかし, 日々の交通機関の利用状況は, 地理的・時間的変動の程度と, どのような要因が完全には対処されていないかを示す。 本研究は,中国北京のスマートカードデータに基づいて,ピーク時のバス利用の空間的・時間的変動を把握し,関連する文脈的特徴との関連性を調べるために,新しい指標を採用することで,これらの欠陥に対処することを目的とする。 説明可能な機械学習を用いて,空間的・時間的変動と旅行頻度の非線形相互作用を明らかにした。 さらに、都市中心部(>10km)への距離は、バス利用の空間的変動の増加と関連し、旅行の発端と目的地の分離は、空間的および時間的変動を減少させる。 バス路線の高可用性は、より空間的変動性が高いが時間的変動性が低いことに関係している。 一方,道路密度の低下と道路密度の上昇は,特に朝のバス利用の空間変動に関係している。 これらの結果から,異なる建築環境が旅行時間や場所の柔軟性を適度に発揮していることが明らかとなった。 インプリケーションは、より応答性が高く信頼性の高いトランジットシステムの運用と計画を行うために引き起こされる。

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