Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparing E-bike and Conventional Bicycle Use Patterns in a Public Bike Share System: A Case Study of Richmond, VA

論文の概要: Comparing E-bike and Conventional Bicycle Use Patterns in a Public Bike Share System: A Case Study of Richmond, VA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18075v1
Date: Sun, 28 Apr 2024 05:38:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-30 18:02:54.137804
Title: Comparing E-bike and Conventional Bicycle Use Patterns in a Public Bike Share System: A Case Study of Richmond, VA
Title（参考訳）: 公営自転車共有システムにおけるEバイクと従来型自転車利用パターンの比較:リッチモンド市を事例として
Authors: Yifan Yang, Elliott Sloate, Nashid Khadem, Celeste Chavis, Vanessa Frias Martinez,
Abstract要約: その結果、ペデレクは一般的に長い旅行距離、短い旅行時間、より速い速度、上り坂の標高変化の低い速度に関連していることが明らかとなった。ビジネス, 混合利用, 住宅, その他の用途を考慮した原産地決定分析は, 極めて類似した傾向を示している。道路利用分析によると、ペデレクは自転車よりも市外で使われている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7452045691798945
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The results show that pedelecs are generally associated with longer trip distances, shorter trip times, higher speeds, and lower rates of uphill elevation change. The origin-destination analysis considering the business, mixed use, residential, and other uses shows extremely similar trends, with a large number of trips staying within either business or residential locations or mixed use. The roadway use analysis shows that pedelecs are used farther outside of the city than bikes.
Abstract（参考訳）: その結果、ペデレクは一般的に、長い旅行距離、短い旅行時間、より速い速度、上り坂の標高変化の低い速度と結びついていることが判明した。事業・混合利用・住宅・その他の用途を考慮した原産地決定分析は、事業・住宅・混合利用のいずれかに留まる旅行が多数存在するなど、非常に類似した傾向を示している。道路利用分析によると、ペデレクは自転車よりも市外で使われている。

関連論文リスト

Evaluating the effects of Data Sparsity on the Link-level Bicycling Volume Estimation: A Graph Convolutional Neural Network Approach [54.84957282120537]
本稿では,リンクレベルの自転車のボリュームをモデル化するために,グラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを利用する最初の研究について述べる。オーストラリア,メルボルン市全体での年間平均自転車数(AADB)を,Strava Metro の自転車数データを用いて推定した。以上の結果から,GCNモデルは従来のAADB数予測モデルよりも優れた性能を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-11T04:53:18Z)
Discovering Cyclists' Visual Preferences Through Shared Bike Trajectories and Street View Images Using Inverse Reinforcement Learning [2.678595263943329]
本稿では,サイクリストの複雑な視覚的嗜好の定量化と解釈を目的とした新しい枠組みを提案する。我々は,サイクリング報酬関数の効率的な推定にMDDIRLモデルを適用した。サイクリストはルート決定を行う際に、特定の道路視覚要素に注目する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-05T00:54:48Z)
Mining individual daily commuting patterns of dockless bike-sharing users: a two-layer framework integrating spatiotemporal flow clustering and rule-based decision trees [3.420408962606617]
本研究は,フロークラスタリング法と複数ルールに基づく決定木を統合した2層フレームワークを提案する。このフレームワークの有効性と適用性は、深センで2億回以上のドックレス自転車シェアリング記録によって実証されている。多くの自転車共有通勤者が都市村や古い町の近くに住んでおり、特に中心部では生活費が低い。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-13T09:30:51Z)
RoadBEV: Road Surface Reconstruction in Bird's Eye View [55.0558717607946]
道路表面の状態、特に幾何学的プロファイルは、自動運転車の走行性能に大きな影響を与え、視覚に基づくオンライン道路再建は、事前に道路情報を確実に捉えている。 Bird's-Eye-View (BEV) の認識は、より信頼性が高く正確な再構築の可能性を秘めている。本稿では,BEVにおける道路高架化モデルとして,RoadBEV-monoとRoadBEV-stereoの2つのモデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-09T20:24:29Z)
Scoring Cycling Environments Perceived Safety using Pairwise Image Comparisons [0.9299655616863538]
本研究では,自転車の安全に対する認識を解析し,理解するための新しいアプローチを提案する。繰り返し、回答者に2つの道路環境を示し、サイクリングにとってより安全なものを選ぶよう依頼する。我々は,自転車の環境をペア比較から評価し,安全あるいは安全でないと認識された自転車の環境を分類する手法をいくつか比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-25T10:31:45Z)
The Growth of E-Bike Use: A Machine Learning Approach [57.506876852412034]
アメリカでのEバイクの使用は2022年に15,737.82キログラムのCO2排出量を削減した。同年、電動自転車利用者は活動を通じて約716,630.727キロカロリーを燃やした。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-15T03:34:10Z)
Predicting Citi Bike Demand Evolution Using Dynamic Graphs [81.12174591442479]
ニューヨーク市のCiti Bikeデータセットにおける自転車需要予測にグラフニューラルネットワークモデルを適用した。本稿では,ニューヨーク市のCiti Bikeデータセットにおける自転車需要予測にグラフニューラルネットワークモデルを適用しようとする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-18T21:43:27Z)
Euro-PVI: Pedestrian Vehicle Interactions in Dense Urban Centers [126.81938540470847]
歩行者と自転車の軌跡のデータセットであるEuro-PVIを提案する。本研究では,都市環境におけるエージェント間のマルチモーダル共有潜在空間を表現的に学習する共同推論モデルを開発する。我々は,エゴ車と歩行者(自転車)の相互作用を正確に予測するために捉えることの重要性を示すnuScenesとEuro-PVIデータセット上での成果を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-22T15:40:21Z)
Dynamic Planning of Bicycle Stations in Dockless Public Bicycle-sharing System Using Gated Graph Neural Network [79.61517670541863]
Dockless Public Bicycle-share (DL-PBS)ネットワークは多くの国でますます人気が高まっています。冗長で低電力の駅は、DL-PBSベンダーの公共都市空間とメンテナンスコストを無駄にします。 DL-PBSネットワークに最適な自転車ステーションレイアウトを動的に提供できるよう、BSDP(自転車ステーションダイナミックプランニング)システムを提案します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-19T02:51:12Z)
Exploring the weather impact on bike sharing usage through a clustering analysis [7.541020519717183]
本研究の目的は、ワシントンD.C.の自転車利用にどの程度の天気がどんな影響を及ぼすかを調査することである。ワシントンD.C.では,自転車の利用データと天気データを収集し,k平均クラスタリングアルゴリズムを用いて分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-17T12:24:37Z)
A Comparative Analysis of E-Scooter and E-Bike Usage Patterns: Findings from the City of Austin, TX [5.107549049636038]
本研究では,平日と日時によって平均走行速度がどう変化するかを検討する。ユーザーは、通勤目的で乗車する時と比べて、レクリエーション目的で平均速度が遅いeバイクやeスクーターに乗る傾向にある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-07T03:27:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。