論文の概要: A multi-dimension and high-granularity equity measurement for transportation services through accessibility and reliability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14761v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 01:49:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 06:21:31.171854
• Title: A multi-dimension and high-granularity equity measurement for transportation services through accessibility and reliability
• Title（参考訳）: アクセシビリティと信頼性による交通サービスの多次元・高粒度エクイティ測定
• Authors: Mengke, Ma, Zilin Bian, Jingqin Gao, Hai Yang, Joseph Chow, Kaan Ozbay,
• Abstract要約: 本稿では,多次元高粒度指数(MDHG)と呼ばれる輸送株式指数を提案する。 MDHG指数は、サービスのアクセシビリティと品質を人口と共に考慮している。 MDHG Indexをテストするために、ニューヨーク市のCiti Bikeの拡張データと、高度に粒度の高い合成人口データセットを結合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.767956927182431
• License:
• Abstract: Transportation equity research has traditionally emphasized service accessibility and destination reachability while often overlooking the critical aspects of service quality, such as infrequent schedules or overcrowded vehicles. This oversight can lead to a skewed understanding of equity, as high accessibility does not guarantee high-quality service. Addressing this gap, we propose a transportation equity index called the multi-dimensional, high-granularity (MDHG) index. Such an index considers service accessibility and quality alongside population demographics. This approach ensures that areas with high accessibility but low service quality are recognized as inequitable. The MDHG Index addresses service performance by incorporating performance data with temporal variations based on actual trip data, thus offering a more nuanced view of transportation equity that reflects the real-world experiences of service users. Furthermore, to effectively identify and address the needs at the user level, we need to use a highly granular population dataset. Due to the low granularity of census and other open-source datasets, we opted to use a highly granular synthetic dataset. To test out the MDHG Index, we coupled a highly granular synthetic population dataset with data from NYC Citi Bike expansion to use as a case study to assess changes in accessibility and service quality before and after the expansion. The MDHG approach effectively identified areas that improved post-expansion and highlighted those requiring further enhancement, thus showing the effectiveness of the index in targeted improvements for transportation equity.
• Abstract（参考訳）: 輸送株式調査は伝統的にサービスアクセシビリティと目的地への到達性を強調してきたが、頻繁なスケジュールや過密な車両など、サービス品質の重要な側面を見落としていることが多い。 この監視は、高アクセシビリティーが高品質なサービスを保証しないため、株式の難解な理解につながる可能性がある。 このギャップに対処するため,多次元高粒度指数(MDHG)と呼ばれる輸送株式指数を提案する。 このような指標は、サービスのアクセシビリティと品質を人口人口と共に考慮している。 このアプローチは、アクセシビリティが高く、サービス品質の低い領域が不平等であると認識されることを保証する。 MDHGインデックスは、実際の旅行データに基づいて、パフォーマンスデータを時間的変動に組み込むことでサービスパフォーマンスに対処する。 さらに、ユーザレベルでニーズを効果的に識別し、対処するためには、非常に粒度の細かいデータセットを使う必要があります。 センサスやその他のオープンソースデータセットの粒度が低いため、我々は非常に粒度の高い合成データセットを使用することを選択した。 MDHG指数を試験するために,ニューヨーク市のシティバイク拡張データと高粒度合成人口データセットを組み合わせ,拡張前後のアクセシビリティとサービス品質の変化を評価するケーススタディとして利用した。 MDHGのアプローチは、戦後改善した地域を効果的に特定し、さらなる強化を必要とする地域を強調し、輸送株式の目標改善における指標の有効性を示した。

関連論文リスト

• Urban Region Embeddings from Service-Specific Mobile Traffic Data [1.6670661711668906]
  本稿では,サービス固有のモバイルトラフィックデータから都市部埋め込みを作成する手法を提案する。 本手法が都市特性を効果的に把握できることを実証する。 全体として、この研究は、都市研究のためのサービス固有のモバイルトラフィックデータの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T12:13:07Z)
• Satellite Streaming Video QoE Prediction: A Real-World Subjective Database and Network-Level Prediction Models [59.061552498630874]
  LIVE-Viasat Real-World Satellite QoE Databaseを紹介する。 このデータベースは、現実世界のストリーミングサービスから記録された179のビデオで構成されている。 本稿では,QoE予測モデルの有効性を評価することで,この新たな資源の有用性を実証する。 また、ネットワークパラメータを予測された人間の知覚スコアにマッピングする新しいモデルを作成しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T18:22:50Z)
• Urban Mobility Assessment Using LLMs [19.591156495742922]
  本研究は,大規模言語モデル(LLM)を推進し,旅行調査を合成する,革新的なAIベースのアプローチを提案する。 本研究は, 異なるレベルの既存調査データと比較し, 全米各都市圏におけるこのアプローチの有効性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T19:17:33Z)
• Adaptive Resource Allocation for Virtualized Base Stations in O-RAN with Online Learning [55.08287089554127]
  基地局(vBS)を備えたオープンラジオアクセスネットワークシステムは、柔軟性の向上、コスト削減、ベンダーの多様性、相互運用性のメリットを提供する。 本研究では,予期せぬ「混み合う」環境下であっても,効率的なスループットとvBSエネルギー消費のバランスをとるオンライン学習アルゴリズムを提案する。 提案手法は, 課題のある環境においても, 平均最適性ギャップをゼロにすることで, サブ線形後悔を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T17:30:21Z)
• LargeST: A Benchmark Dataset for Large-Scale Traffic Forecasting [65.71129509623587]
  道路交通予測はスマートシティのイニシアチブにおいて重要な役割を担い、ディープラーニングの力によって大きな進歩を遂げている。 しかし、現在の公開データセットで達成される有望な結果は、現実的なシナリオには適用できないかもしれない。 カリフォルニアで合計8,600のセンサーと5年間の時間カバレッジを含む、LargeSTベンチマークデータセットを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T05:48:36Z)
• DataPerf: Benchmarks for Data-Centric AI Development [81.03754002516862]
  DataPerfは、MLデータセットとデータ中心アルゴリズムを評価するための、コミュニティ主導のベンチマークスイートである。 私たちは、この反復的な開発をサポートするために、複数の課題を抱えたオープンなオンラインプラットフォームを提供しています。 ベンチマーク、オンライン評価プラットフォーム、ベースライン実装はオープンソースである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T17:47:54Z)
• Analysis of public transport (in)accessibility and land-use pattern in different areas in Singapore [0.0]
  我々は、公共交通機関へのアクセシビリティーを、輸送ノード(ストップ)の空間的カバレッジと、異なる領域にわたるこれらのノードにおけるサービス品質の観点から分析する。 CBD地区の商業地域は良好なアクセシビリティが期待でき、住宅地も非常に良好なアクセシビリティが期待できる。 これらの地域での停留所の空間被覆は非常に良好であるが、サービス品質は地域によって大きく異なることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T14:32:47Z)
• Balancing Discriminability and Transferability for Source-Free Domain Adaptation [55.143687986324935]
  従来のドメイン適応(DA)技術は、ドメイン不変表現を学習することでドメイン転送性を改善することを目的としている。 ラベル付けされたソースとラベル付けされていないターゲットへの同時アクセス要件は、ソースフリーなDA設定に適さない。 そこで本研究では,原文と翻訳サンプルの混在が識別可能性と伝達可能性のトレードオフを促進することを示す新しい知見を導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T09:06:22Z)
• Benchmarking high-fidelity pedestrian tracking systems for research, real-time monitoring and crowd control [55.41644538483948]
  実生活環境における高忠実な歩行者追跡は,群集動態研究において重要なツールである。 この技術が進歩するにつれて、社会においても益々有用になってきている。 歩行者追跡技術の研究と技術に成功させるためには、正確さの検証とベンチマークが不可欠である。 我々は、プライバシーに配慮した歩行者追跡技術のためのベンチマークスイートをコミュニティのオープンスタンダードに向けて提示し、議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T11:45:26Z)
• Interpretable Data-Driven Demand Modelling for On-Demand Transit Services [6.982614422666432]
  本研究では,DAレベルにおけるオンデマンド交通(ODT)サービスのための旅行・流通モデルを開発した。 その結果, 商業・工業用地利用型と高密度住宅用地利用型との間には, より高い旅行分布レベルが期待できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T20:48:10Z)
• K-Prototype Segmentation Analysis on Large-scale Ridesourcing Trip Data [0.0]
  本研究は、シカゴの公共配車データのシティアルゴリズムを用いて、モビリティの出現パターンについて検討する。 目的は、配車サービスのパトロンの体系的なバリエーションを調べることである。 悪天候条件に関する重要な相違点から,6種類の配車プロトタイプを同定し,検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T17:53:26Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。