Dynamic linear models to predict bike availability in a bike sharing system
بالعربية
تستخدم الدراسة النماذج الخطية الديناميكية من الرتبتين الأولى والثانية للتنبؤ بعدد الدراجات في محطات نظام مشاركة الدراجات بمنطقة خليج سان فرانسيسكو، لآفاق تنبؤ من 15 إلى 120 دقيقة. ورصدت النماذج تغير أنماط الطلب في المحطات عبر الزمن، وبلغ خطأ التنبؤ نحو 0.37 دراجة لكل محطة في أفق 15 دقيقة.
English summary
Dynamic linear models (first- and second-order polynomial) are used to predict bike counts at stations of the San Francisco Bay Area bike-share system for horizons of 15 to 120 minutes. The models captured changes in station demand patterns over time. For a 15-minute horizon, the prediction error was about 0.37 bikes per station.
تستخدم الدراسة نماذج خطية ديناميكية للتنبؤ بأعداد الدراجات في محطات المشاركة. وتختبر آفاقاً زمنية مختلفة لدعم التشغيل ومعالجة اختلال توزيع الدراجات.
English
Dynamic linear models forecast station bike counts over several prediction horizons. The approach supports day-to-day operation and the management of bike imbalances.
Publication details | بيانات النشر
Mohammed H Almannaa, Mohammed Elhenawy, Hesham A Rakha (2020). Dynamic linear models to predict bike availability in a bike sharing system. International journal of sustainable transportation, 14 (3), 232-242.
تحلل الدراسة استبانة دولية شملت 15,312 من راكبي الدراجات البالغين في 44 دولة، بنمذجة المعادلات الهيكلية، لاختبار علاقة استخدام الهاتف أثناء القيادة بالحوادث المبلغ عنها ذاتياً،…
تقارن الدراسة خطر الحوادث بين سائقين مصابين بالتهاب المفاصل وغير مصابين. وتعتمد على بيانات قيادة طبيعية تسجل حركة المركبة وسلوك السائق.
مشاركة مؤتمر تتناول التحكم الأمثل بالتقاطعات للمركبات الآلية والتعاونية.