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基于机器学习的自行车共享系统中自行车可用性建模(CS CY)

本文使用机器学习算法对旧金山湾区自行车共享站点的自行车可用性进行了建模。随机森林(RF)和最小二乘增强(LSBoost)被用作单变量回归算法,偏最小二乘回归(PLSR)被用作多变量回归算法。单变量模型用于模拟每个站点的可用自行车数量。PLSR用于减少所需的预测模型的数量并反映网络中站点之间的空间相关性。结果清楚地表明,单变量模型的预测误差低于多变量模型。但是,对于具有相对大量空间相关站点的网络,多元模型结果是合理的。结果还表明,站点邻域和预测层位时间是显著的预测因子。产生最小预测误差的最有效预测范围时间是15分钟。

原文题目:Modeling bike availability in a bike-sharing system using machine learning

原文:This paper models the availability of bikes at San Francisco Bay Area Bike Share stations using machine learning algorithms. Random Forest (RF) and Least-Squares Boosting (LSBoost) were used as univariate regression algorithms, and Partial Least-Squares Regression (PLSR) was applied as a multivariate regression algorithm. The univariate models were used to model the number of available bikes at each station. PLSR was applied to reduce the number of required prediction models and reflect the spatial correlation between stations in the network. Results clearly show that univariate models have lower error predictions than the multivariate model. However, the multivariate model results are reasonable for networks with a relatively large number of spatially correlated stations. Results also show that station neighbors and the prediction horizon time are significant predictors. The most effective prediction horizon time that produced the least prediction error was 15 minutes.

原文作者:Huthaifa I. Ashqar, Mohammed Elhenawy, Mohammed H. Almannaa, Ahmed Ghanem, Hesham A. Rakha, Leanna House

原文地址:https://arxiv.org/abs/2006.08352

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