Abstract-En viktig aspekt av ett hållbart stadstransportsystem är effektiviteten i transportpolitiken. För att politiken ska vara effektiv måste den ta hänsyn till ett brett spektrum av faktorer, såsom utsläpp av föroreningar, trafikflöden och människors rörlighet. På grund av dessa faktorers komplexitet och variation i stadsområdena är det fortfarande en mycket utmanande uppgift att utforma en effektiv politik. Med införandet av smarta städer paradigm, kan en brett tillgänglig mängd data genereras i städerna. Sådana uppgifter kan vara en grundläggande källa till kunskap för att förbättra politiken eftersom de kan återspegla de hållbarhetsfrågor som ligger till grund för staden. I detta sammanhang föreslår vi en strategi för att utnyttja urbana positioneringsdata baserade påstigmergi, en bioinspirerad mekanism som ger skalor och tidsmässig aggregation av prover. Genom att användastigmergy, prov i närheten av varandra är aggregerade i en funktionell struktur som kallas spår. Spåret sammanfattar relevant dynamik i data och gör det möjligt att matcha dem, vilket ger ett mått på deras likhet. Dessutom kan denna mekanism specialiseras för att utveckla specifik dynamik. Specifikt identifierar vi tätortsområden med hög densitet (dvs. hotspots), analysera deras aktivitet över tid, och utveckla avvikelser. Genom att matcha aktivitetsmönstren ges dessutom ett kontinuerligt mått på olikheterna i förhållande till det typiska aktivitetsmönstret. Denna åtgärd kan användas av beslutsfattare för att utvärdera politikens effekter och förändra dem dynamiskt. Som en fallstudie analyserar vi data från taxiresor som samlats in på Manhattan 2013–2015.
För bättre förutsägelse av hyttförarnas framtida beteenden genomfördes en omfattande studie för att avslöja hur den sociala utbredningen påverkar förarna, och sedan föreslog författarna en bioinspirerad mekanism som ger skalar och temporal aggregation av prover i REF.
A stigmergy-based analysis of city hotspots to discover trends and anomalies in urban transportation usage
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, IEEE, Vol. 19, Issue 7, Pages 2258-2267, 2018, (ISSN 1524-9050)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}