Abstract-In 2008, VD för företaget som förvaltar och underhåller den offentliga cykelservicen i Barcelona 1 erkände att man inte kan förvänta sig att alltid hitta en plats att lämna den hyrda cykeln i närheten deras destination, på samma sätt som fallet när man kör en bil, människor kanske inte hittar en parkeringsplats 2. I detta arbete gör vi förutsägelser om statusen på stationerna för den offentliga cykelservicen i Barcelona. Vi visar att det är möjligt att korrekt förutsäga nästan hälften av de gånger när stationerna är antingen helt full av cyklar eller helt tom, upp till 2 dagar innan de faktiskt händer. Det vill säga, användare kan undvika stationer ibland när de inte kunde returnera en cykel som de har hyrt tidigare, eller när de inte skulle hitta en cykel att hyra. För att uppnå detta använder vi Random Forest-algoritmen för att klassificera stationernas status och förbättra modellernas livslängd med hjälp av allmänt tillgängliga data, t.ex. information om väderprognosen. Slutligen förväntar vi oss att resultaten av förutsägelserna kan användas för att förbättra kvaliteten på tjänsten och göra den mer tillförlitlig för användarna.
Även om begränsade studier (t.ex. REF ) försökte göra förutsägelser om statusen på cykelstationer, exaktheten i deras förutsägelse modell var inte särskilt tilltalande (ca 25%-75%).
Predicting occupancy trends in Barcelona's bicycle service stations using open data
{'venue': '2015 SAI Intelligent Systems Conference (IntelliSys)', 'journal': '2015 SAI Intelligent Systems Conference (IntelliSys)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}