Utvalda ansökan: Den huvudsakliga tillämpningen av detta arbete är analys och förutsägelse av efterfrågan i cykeldelningssystem med hjälp av deras öppna / privata data. Ett multiagentsystem föreslås och en fallstudie utförs med hjälp av data från ett cykeldelningssystem från en medelstor stad. Sammanfattning av denna webbsida: I detta papper föreslås ett multiagentsystem som tillhandahåller visualiserings- och förutsägelseverktyg för cykeldelningssystem (BSS). Det presenterade multi-agent systemet innehåller en agent som utför datainsamling och rengöringsprocesser, det är också kapabel att skapa efterfrågeprognoser modeller för varje cykelstation. Dessutom erbjuder arkitekturen API (Application Programming Interface) tjänster och tillhandahåller en webbapplikation för visualisering och prognoser. Detta arbete syftar till att göra systemet tillräckligt generiskt för att det ska kunna integrera data från olika typer av cykeldelningssystem. I framtida studier kommer det därför att vara möjligt att använda det föreslagna systemet i olika typer av cykeldelningssystem. Denna artikel innehåller en litteraturgenomgång, ett avsnitt om processen för att utveckla systemet och de inbyggda prediktionsmodellerna. En fallstudie som validerar det föreslagna systemet genom att införa det i ett offentligt cykeldelningssystem i Salamanca, kallat SalenBici. Den innehåller också en översikt över resultaten och slutsatserna, en diskussion om utmaningarna på detta område samt möjligheter till framtida arbete.
I REF föreslogs ett multiagentsystem som tillhandahöll visualiserings- och förutsägelseverktyg för BSS.
Multi-Agent System for Demand Prediction and Trip Visualization in Bike Sharing Systems
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}