| アイテムタイプ |
学術雑誌論文 / Journal Article.(1) |
| 公開日 |
2024-12-10 |
| 書誌情報 |
ja : 土木学会論文集
en : Japanese Journal of JSCE
巻 79,
号 20,
発行日 2023
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| タイトル |
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タイトル |
機械学習モデルを用いたシェアサイクルシステム利用目的の推定 |
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言語 |
ja |
| タイトル |
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タイトル |
ESTIMATING TRIP PURPOSES OF A SHARED BICYCLE SYSTEM APPLYING A MACHINE LEARNING |
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言語 |
en |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
bike sharing |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
machine learning |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
question survey |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
all usage data |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
trip purposes estimate |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| アクセス権 |
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アクセス権 |
open access |
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アクセス権URI |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| 著者 |
丹度, 彪雅
大井, 啓史
浅田, 拓海
有村, 幹治
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| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
近年，日本を含む多くの国でシェアリングサイクルのサービスが拡大している．シェアサイクルの今後の発展や，利用状況の改善には利用者ニーズの把握は必要不可欠である．一方で，無人管理シェアサイクルが多い日本においては利用者ニーズの収集は困難である．そこで本研究では，利用実績データとアンケ ートデータ，ポート周辺の建物面積データを組み合わせ，機械学習モデルであるランダムフォレストモデル及びXGBoostモデルを適用することで，利用目的を推定するモデルを構築した．SHAP指標を用いて各モデルを解釈した結果，移動距離や移動開始時刻が利用目的を判別するうえで重要な説明変数であることが示された．また複数年度の利用実績データにモデルを適用し，利用者の行動変化を把握した． |
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言語 |
ja |
| 抄録 |
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内容記述タイプ |
Abstract |
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内容記述 |
In recent years, shared cycle services have expanded in many countries, including Japan. Understanding the needs of users is essential for the future development of shared-cycle services and for improving their usage. On the other hand, it is difficult to collect user needs in Japan, where there are many unmanned shared-cycle services. In this study, we constructed a model to estimate the purpose of use by combining actual use data, questionnaire data, and building area data around ports, and applying machine learning models, Random Forest Model and XGBoost Model, to the model. The results of interpreting each model using the SHAP indicator indicated that travel distance and travel start time were important explanatory variables in determining the purpose of use. In addition, we applied the models to the actual usage data for multiple years to understand changes in user behavior. |
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言語 |
en |
| 出版者 |
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出版者 |
公益社団法人 土木学会 |
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言語 |
ja |
| DOI |
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関連タイプ |
isIdenticalTo |
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識別子タイプ |
DOI |
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関連識別子 |
10.2208/jscejj.23-20039 |
| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
2436-6021 |
| 権利 |
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権利情報 |
© 2023 土木学会 |
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言語 |
ja |
| 出版タイプ |
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出版タイプ |
VoR |
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出版タイプResource |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
79_23-20039+(2) (1).pdf (1.3 MB)
