Abstract-Bike delningssystem finns i flera moderna städer. De ger medborgarna ett alternativt och ekologiskt transportsätt, vilket gör det möjligt för dem att undvika användningen av personlig bil och alla de problem som är förknippade med den i stora städer (dvs. trafikstockningar, vägar reserverade för kollektivtrafik,. ... ).......................................................................................................... Men de lider också av andra problem på grund av sin framgång: vissa stationer kan vara fulla eller tomma (dvs omöjligt att släppa av eller ta en cykel). Att förutsäga användningen av ett sådant system kan därför vara intressant för användaren för att hjälpa honom/henne att planera sin användning av systemet och för att minska sannolikheten för lidande av de tidigare presenterade problemen. I detta dokument presenteras en analys av olika regressorer från den senaste tekniken på en befintlig offentlig datauppsättning som förvärvats under två år för att förutsäga den globala användningen av ett cykeldelningssystem. Prognosen görs för de kommande 24 timmarna med en frekvens av en timme. Resultaten visar att även om de flesta regressorer är känsliga för övermontering, den bäst presterande klart slår baslinjerna.
Giot och Cherrier REF presenterar en modell som förutsäger antalet cyklar vid varje station för de närmaste 24 timmarna med en frekvens av en timme.
Predicting bikeshare system usage up to one day ahead
{'venue': '2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Vehicles and Transportation Systems (CIVTS)', 'journal': '2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Vehicles and Transportation Systems (CIVTS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}