論文の概要: Data-Driven Discovery of Mobility Periodicity for Understanding Urban Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03747v2
- Date: Fri, 12 Sep 2025 14:48:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-15 14:04:03.044225
- Title: Data-Driven Discovery of Mobility Periodicity for Understanding Urban Systems
- Title（参考訳）: 都市システム理解のためのモビリティ周期性のデータ駆動的発見
- Authors: Xinyu Chen, Qi Wang, Yunhan Zheng, Nina Cao, HanQin Cai, Jinhua Zhao,
- Abstract要約: 本研究では、まず、複雑な人体移動データの周期性を定量化し、次に周期パターンを発見する。
本枠組みは, 広州省における大規模乗客フローデータと, ニューヨーク市とシカゴのマルチモーダルモビリティデータに適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.241642295147878
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Human mobility regularity is crucial for understanding urban dynamics and informing decision-making processes. This study first quantifies the periodicity in complex human mobility data as a sparse identification of dominant positive auto-correlations in time series autoregression and then discovers periodic patterns. We apply the framework to large-scale metro passenger flow data in Hangzhou, China and multi-modal mobility data in New York City and Chicago, USA, revealing the interpretable weekly periodicity across different spatial locations over past several years. The analysis of ridesharing data from 2019 to 2024 demonstrates the disruptive impact of the pandemic on mobility regularity and the subsequent recovery trends. In 2024, the periodic mobility patterns of ridesharing, taxi, subway, and bikesharing in Manhattan uncover the regularity and variability of these travel modes. Our findings highlight the potential of interpretable machine learning to discover spatiotemporal mobility patterns and offer a valuable tool for understanding urban systems.
- Abstract（参考訳）: 都市動態を理解し、意思決定プロセスを実行するためには、人間のモビリティの正則性が不可欠である。
本研究では、まず、時系列自己回帰における支配的な正の自己相関のスパース同定として、複雑な人体データにおける周期性を定量化し、次に周期パターンを発見する。
この枠組みを,中国杭州市における大規模旅客フローデータと,ニューヨークとシカゴにおけるマルチモーダルモビリティデータに適用し,過去数年間の様々な空間的場所における解釈可能な週次周期性を明らかにした。
2019年から2024年にかけてのライドシェアリングデータの分析は、パンデミックがモビリティの規則性やその後の回復傾向に破壊的な影響を及ぼしたことを示している。
2024年、マンハッタンのライドシェアリング、タクシー、地下鉄、自転車シェアリングの定期的な移動パターンが、これらの旅行モードの規則性と多様性を明らかにした。
本研究は,時空間移動パターンの検出と都市システム理解に有用なツールを提供するための,解釈可能な機械学習の可能性を明らかにするものである。
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