Verbesserte Nachfrageprognose in offenen Systemen durch kartogramm-unterstütztes Deep Learning

Core Concepts

Durch den Einsatz von Kartogrammen kann ein Deep-Learning-Modell die Nachfrage an neu installierten Stationen ohne Trainingsdaten sowie langfristige Vorhersagen besser erfassen.

Abstract

In dieser Studie wird ein Deep-Learning-Modell vorgestellt, um die Miet- und Rückgabemuster in öffentlichen Fahrradverleihsystemen vorherzusagen. Das Modell nutzt Kartogramme, um die räumlichen Beziehungen zwischen den Stationen zu erfassen. Zunächst wird der Datensatz der öffentlichen Fahrradverleihsysteme in Seoul, Südkorea, für das Jahr 2018 als Trainingsdaten und 2019 als Testdaten verwendet. Um die räumlich-zeitlichen Muster zu nutzen, wird ein räumlich-zeitliches konvolutionales Graphaufmerksamkeitsnetzwerk (ST-CGA) eingesetzt. Dieses Modell wird dahingehend modifiziert, dass es die Batch-Aufmerksamkeit und aktualisierte Knotenfunktionen berücksichtigt, um die Vorhersagegenauigkeit über verschiedene Zeitskalen hinweg zu verbessern. Das Modell zeigt eine hohe Leistungsfähigkeit bei der Vorhersage zeitlicher Muster. Darüber hinaus kann es auch die Anfangs-nachfrage an neu installierten Stationen ohne Trainingsdaten vorhersagen, was bisher nicht erreicht wurde. Dies ist möglich, da die Kartogramme eine homogene räumliche Verteilung der Stationen ermöglichen und somit Rückschlüsse auf neue Stationen anhand der benachbarten Nachfrage gezogen werden können.

Stats

Die Gesamtzahl der Mietfahrräder in Seoul betrug 1.538 im Jahr 2018 und 1.554 im Jahr 2019. Die Stadt wurde in ein Gitter von 17 x 15 Zellen mit einer Auflösung von 2 km unterteilt.

Quotes

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Key Insights Distilled From

Enhancing Demand Prediction in Open Systems by Cartogram-aided Deep Learning

by Sangjoon Par... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16049.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte das Modell weiter verbessert werden, um die Vorhersagegenauigkeit für längere Zeiträume zu erhöhen?

Um die Vorhersagegenauigkeit für längere Zeiträume zu verbessern, könnte das Modell durch die Integration von zusätzlichen externen Datenquellen weiterentwickelt werden. Beispielsweise könnten Wetterdaten einbezogen werden, da Wetterbedingungen einen signifikanten Einfluss auf die Nutzung von öffentlichen Verkehrsmitteln haben. Durch die Berücksichtigung von Wettermustern wie Regen, Schnee oder Hitze könnte das Modell präzisere Vorhersagen treffen, insbesondere für längere Zeiträume, in denen das Wetter eine wichtige Rolle spielt. Zusätzlich könnte die Integration von Ereignisdaten wie Feiertagen, Veranstaltungen oder Bauprojekten in die Modellierung die Vorhersagegenauigkeit verbessern. Diese Faktoren können das Verkehrsaufkommen und die Nachfrage nach Transportdienstleistungen beeinflussen. Durch die Berücksichtigung solcher Ereignisse könnte das Modell besser auf unvorhergesehene Schwankungen in der Nachfrage reagieren und präzisere Prognosen liefern.

Welche anderen Faktoren, wie Wetter oder Ereignisse, könnten in das Modell integriert werden, um die Nachfrageprognose zu verfeinern?

Neben Wetter- und Ereignisdaten könnten auch sozioökonomische Faktoren in das Modell integriert werden, um die Nachfrageprognose zu verfeinern. Variablen wie Bevölkerungsdichte, Einkommensniveau, Arbeitsplatzstandorte und demografische Merkmale könnten wichtige Einflussfaktoren auf die Nutzung von öffentlichen Verkehrsmitteln sein. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren könnte das Modell eine genauere Vorhersage der Nachfrage in verschiedenen Regionen und zu verschiedenen Zeiten ermöglichen. Des Weiteren könnten auch Verkehrsdaten wie Staus, Baustellen oder Unfälle in das Modell einbezogen werden, um die Nachfrageprognose zu verfeinern. Diese Informationen könnten dazu beitragen, Engpässe oder unvorhergesehene Verzögerungen im Transportnetz zu berücksichtigen und die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.

Wie könnte das Modell auf andere Arten von offenen Transportsystemen wie Carsharing-Angebote angewendet werden?

Das Modell könnte auf andere Arten von offenen Transportsystemen wie Carsharing-Angebote angewendet werden, indem es an die spezifischen Merkmale und Anforderungen dieser Systeme angepasst wird. Ähnlich wie bei öffentlichen Fahrradverleihsystemen könnten auch bei Carsharing-Angeboten Daten zu Miet- und Rückgabemustern analysiert werden, um die Nachfrage vorherzusagen. Durch die Anpassung des Modells an die spezifischen Gegebenheiten von Carsharing-Systemen könnten Faktoren wie Verfügbarkeit von Fahrzeugen, Standort der Abhol- und Rückgabestationen, Tarifstrukturen und Nutzungsprofile berücksichtigt werden. Die Integration von Daten zu Verkehrsmustern, Parkplatzverfügbarkeit und Nutzerverhalten könnte dazu beitragen, präzisere Vorhersagen über die Nachfrage nach Carsharing-Diensten zu treffen und die Effizienz des Systems zu verbessern.