Abstract-Bicycle-sharing system, som kan tillhandahålla delade cykelanvändningstjänster för allmänheten, har lanserats i många stora städer. I cykeldelningssystem kan man låna och returnera cyklar på alla stationer i serviceregionen mycket bekvämt. Därför används cykeldelningssystem normalt som ett tillägg för kortdistansresor för privata fordon samt för regelbunden kollektivtrafik. Samtidigt, för stationer som ligger på olika platser i serviceregionen, kan cykelanvändningen vara ganska skev och obalanserad. Vissa stationer har för många inkommande cyklar och blir blockerade utan tillräckligt med dockor för kommande cyklar, medan vissa andra stationer blir tomma snabbt och saknar tillräckligt med cyklar för att folk ska kunna checka ut. Därför kan slutsatsen om potentiella destinationer och ankomsttid för varje enskild resa i förväg effektivt hjälpa tjänsteleverantörerna schemalägga manuell cykelåtersändning i förväg. I den här artikeln kommer vi att studera det individuella reseförutsägelseproblemet för cykeldelningssystem. För att ta itu med problemet studerar vi ett verkligt cykeldelningssystem och analyserar individers cykelanvändningsbeteenden först. Baserat på analysresultaten kommer en ny destinationsprognos för resan och en modell för att dra slutsatser om resans längd att införas. Experiment som genomförts på ett verkligt cykeldelningssystem visar hur effektiv den föreslagna modellen är.
Zhang m.fl. REF övervakar cykelanvändningen för att dra slutsatsen om de potentiella destinationerna och varaktigheten för enskilda personers resor i förväg (t.ex. vid den tidpunkt då enskilda personer lånar en cykel och startar sina resor).
Bicycle-Sharing System Analysis and Trip Prediction
{'venue': '2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM)', 'journal': '2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}