Det här är författarnas preprintversion. Den slutliga publikationen har några mindre skillnader. Abstrakta cykeldelningssystem används i allt större utsträckning i stadsområden runt om i världen, tillsammans med online kartor som avslöjar staten (dvs. plats, antal cyklar / antal gratis parkeringsplatser) stationer i varje stad. Det senaste arbetet har visat hur regelbunden övervakning av dessa online-kartor möjliggör en granulär analys av en stads cykeltrender; vidare visar litteraturen att olika städer har unika spatio-temporala mönster, vilket minskar allmängiltigheten av alla insikter eller modeller som härrör från ett enda system. I detta arbete analyserar vi 4,5 månader av online cykeldelning kartdata från 10 städer som tillsammans har 996 stationer. Även om en aggregerad jämförelse stöder synen på städer som har unika användningsmönster, visar resultaten av att tillämpa oövervakat lärande på tidsdata att det i stället bara är de större systemen som uppvisar heterogent beteende, vilket tyder på att många av dessa system har inneboende likheter. Vi visar vidare hur dessa likheter återspeglas i förutsägbarheten av stationers beläggningsdata genom en jämförelse mellan städer av det fel som en mängd olika metoder uppnår när man beräknar antalet cyklar som en station kommer att ha inom en snar framtid. Vi avslutar med att diskutera effekterna av att avslöja dessa likheter på hur framtida cykeldelningssystem kan utformas, byggas och hanteras.
Författarna i REF analyserar under fyra och en halv månad online data om cykeldelning i tio städer.
Comparing cities’ cycling patterns using online shared bicycle maps
{'venue': None, 'journal': 'Transportation', 'mag_field_of_study': ['Economics']}