مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

پیش‌بینی تقاضای دوچرخه‌های اشتراکی با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین: مقایسه عملکرد و تحلیل عوامل مؤثر

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناس ارشد برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
2 دکتری برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، دانشیار دانشکده عمران، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
چکیده
سامانه‌های دوچرخه‌های اشتراکی به‌عنوان یکی از راهکارهای حمل‌ونقل پایدار، نقش مهمی در کاهش ترافیک، آلودگی هوا و مصرف سوخت ایفا می‌کنند. پیش‌بینی دقیق تقاضای این سامانه‌ها برای بهینه‌سازی تخصیص منابع و بهبود عملکرد آن‌ها ضروری است. این پژوهش با هدف بررسی و مقایسه مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضای دوچرخه‌های اشتراکی انجام شده است. داده‌های مورداستفاده از سامانه Bluebikes در شهر بوستون آمریکا و منابع هواشناسی جمع‌آوری شده‌اند. جامعه آماری شامل ۴۷۵۱۷۹۰ سفر ثبت‌شده در سال ۲۰۲۴ است. متغیرهای موردبررسی شامل اطلاعات سفرها (زمان، مبدأ، مقصد، مدت سفر و نوع کاربر)، شرایط آب‌وهوایی (دما، بارش، سرعت باد و رطوبت)، ویژگی‌های زمانی (ساعات شبانه‌روز، روزهای هفته و فصول) و سطح دسترسی به ایستگاه‌ها هستند. پنج مدل یادگیری ماشین شامل شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، ایکس‌جی‌بوست (XGBoost)، جنگل تصادفی (RF)، رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) و رگرسیون خطی (LR) برای تحلیل داده‌ها به کار گرفته شدند. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای ضریب تعیین ()، میانگین خطای مطلق (MAE)، میانگین مربعات خطا (MSE) و جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) انجام شد. نتایج نشان داد که مدل‌های ANN و XGBoost عملکرد بهتری در پیش‌بینی تقاضا داشته و دقت بالاتری نسبت به سایر مدل‌ها ارائه کردند. همچنین، شرایط آب‌وهوایی، زمان سفر و سطح دسترسی به ایستگاه‌های پرتردد از مهم‌ترین عوامل تأثیرگذار بر میزان استفاده از دوچرخه شناخته شدند. این پژوهش بر اهمیت استفاده از روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین در بهینه‌سازی تخصیص دوچرخه و مدیریت کارآمدتر سامانه‌های اشتراکی تأکید دارد. یافته‌های این مطالعه می‌توانند به سیاست‌گذاران در بهبود برنامه‌ریزی حمل‌ونقل پایدار شهری و توسعه زیرساخت‌های مرتبط کمک کنند.
کلیدواژه‌ها

- Chen, Y., Zhang, Y., Coffman, D., & Mi, Z. (2022). An environmental benefit analysis of bike sharing in New York City. Cities, 121, 103475.
 
- Nikitas, A. (2018). Understanding bike-sharing acceptability and expected usage patterns in the context of a small city novel to the concept: A story of ‘Greek Drama.’ Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 56, 306–321.
 
- Fishman, E., Washington, S., & Haworth, N. (2014). Bike share’s impact on car use: Evidence from the United States, Great Britain, and Australia. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 31, 13–20.
 
- Cheng, J., Hu, L., Lei, D., & Bi, H. (2024). How bike-sharing affects the accessibility equity of public transit systems—Evidence from nanjing. Land, 13(12), 2200.
 
- Chen, F., Zhang, W., Mfarrej, M. F. B., Saleem, M. H., Khan, K. A., Ma, J., Raposo, A., & Han, H. (2024). Breathing in danger: Understanding the multifaceted impact of air pollution on health impacts. Ecotoxicology and Environmental Safety, 280, 116532.
 
- Logan, G., Somers, C., Baker, G., Connell, H., Gray, S., Kelly, P., McIntosh, E., Welsh, P., Gray, C. M., & Gill, J. M. R. (2023). Benefits, risks, barriers, and facilitators to cycling: A narrative review. Frontiers in Sports and Active Living, 5, 1168357.
 
- Médard De Chardon, C., Caruso, G., & Thomas, I. (2017). Bicycle sharing system ‘success’ determinants. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 100, 202–214.
 
- DeMaio, P. (2009). Bike-sharing: History, impacts, models of provision, and future. Journal of Public Transportation, 12(4), 41–56.
 
- Gammelli, D., Wang, Y., Prak, D., Rodrigues, F., Minner, S., & Pereira, F. C. (2022). Predictive and prescriptive performance of bike-sharing demand forecasts for inventory management. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 138, 103571.
 
- Ren, S., Choi, T.-M., Lee, K.-M., & Lin, L. (2020). Intelligent service capacity allocation for cross-border-E-commerce related third-party-forwarding logistics operations: A deep learning approach. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 134, 101834.
 
- González Vargas, C. A., & Elizondo Cortés, M. (2022). Automobile spare-parts forecasting: A comparative study of time series methods. International Journal of Automotive and Mechanical Engineering, 14(1), 3898–3912.
 
- Yuan, W.-J., Chen, J.-H., Cao, J.-J., & Jin, Z.-Y. (2018). Forecast of logistics demand based on grey deep neural network model. 2018 International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC), 251–256.
 
- Mamede, F. P., da Silva, R. F., de Brito Junior, I., Yoshizaki, H. T. Y., Hino, C. M., & Cugnasca, C. E. (2023). Deep learning and statistical models for forecasting transportation demand: A case study of multiple distribution centers. Logistics, 7(4), 86.
 
- Fu, W., Chien, C.-F., & Lin, Z.-H. (2018). A hybrid forecasting framework with neural network and time-series method for intermittent demand in semiconductor supply chain. In I. Moon, G. M. Lee, J. Park, D. Kiritsis, & G. von Cieminski (Eds.), Advances in Production Management Systems. Smart Manufacturing for Industry 4.0 (pp. 65–72). Springer International Publishing.
 
- Abbasimehr, H., Shabani, M., & Yousefi, M. (2020). An optimized model using LSTM network for demand forecasting. Computers & Industrial Engineering, 143, 106435.
 
- Kolambe, M. (2024). Forecasting the future: A comprehensive review of time series prediction techniques. Journal of Electrical Systems, 20(2s), 575–586.
 
- Boateng, A., Anum Adams, C., & Kofi Akowuah, E. (2023). Estimating passenger demand using machine learning models: A systematic review. E3S Web of Conferences, 418, 03002.
 
- Ngo, T.-T. T., Pham, H. T., Acosta, J. G., & Derrible, S. (2022). Predicting bike-sharing demand using random forest. Journal of Science and Transport Technology, 13–21.
 
- E, S. V., Park, J., & Cho, Y. (2020). Using data mining techniques for bike sharing demand prediction in metropolitan city. Computer Communications, 153, 353–366.
 
- Chen, Y., Geng, M., Zeng, J., Yang, D., Zhang, L., & Chen, X. (Michael). (2023). A novel ensemble model with conditional intervening opportunities for ride-hailing travel mobility estimation. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 628, 129167.
 
- Mohanta, B. K., Jena, D., Mohapatra, N., Ramasubbareddy, S., & Rawal, B. S. (2022). Machine learning based accident prediction in secure IoT enable transportation system. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 42(2), 713–725.
 
- Plakandaras, V., Papadimitriou, T., & Gogas, P. (2019). Forecasting transportation demand for the U.S. market. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 126, 195–214.
 
- Wild, G., Baxter, G., Srisaeng, P., & Richardson, S. (2021). Machine learning for air transport planning and management (No. arXiv: 2112.01301). arXiv.
 
- Stadler, T., Sarkar, A., & Dünnweber, J. (2021). Bus demand forecasting for rural areas using xgboost and random forest algorithm. In K. Saeed & J. Dvorský (Eds.), Computer Information Systems and Industrial Management (Vol. 12883, pp. 442–453). Springer International Publishing.
 
- He, Y., & Li, X. (2022). Feasibility of economic forecasting model based on intelligent algorithm of smart city. Mobile Information Systems, 2022, 1–9.
 
- Nar, M., & Arslankaya, S. (2022). Passenger demand forecasting for railway systems. Open Chemistry, 20(1), 105–119.
 
- Tashmetov, K., Rasulmukhamedov, M., & Tashmetov, T. (2024). Forecasting transport flows using big data and machine learning technology. E3S Web of Conferences, 531, 02012.