Machine Learning Approach to Quantity Management for Long-Term Sustainable Development of Dockless Public Bike: Case of Shenzhen in China
Notice bibliographique
Résumé
Since the number of bicycles is critical to the sustainable development of dockless PBS, this research practiced the introduction of a machine learning approach to quantity management using OFO bike operation data in Shenzhen. First, two clustering algorithms were used to identify the bicycle gathering area, and the available bike number and coefficient of available bike number variation were analyzed in each bicycle gathering area’s type. Second, five classification algorithms were compared in the accuracy of distinguishing the type of bicycle gathering areas using 25 impact factors. Finally, the application of the knowledge gained from the existing dockless bicycle operation data to guide the number planning and management of public bicycles was explored. We found the following. (1) There were 492 OFO bicycle gathering areas that can be divided into four types: high inefficient, normal inefficient, high efficient, and normal efficient. The high inefficient and normal inefficient areas gathered about 110,000 bicycles with low usage. (2) More types of bicycle gathering area will affect the accuracy of the classification algorithm. The random forest classification had the best performance in identifying bicycle gathering area types in five classification algorithms with an accuracy of more than 75%. (3) There were obvious differences in the characteristics of 25 impact factors in four types of bicycle gathering areas. It is feasible to use these factors to predict area type to optimize the number of available bicycles, reduce operating costs, and improve utilization efficiency. This work helps operators and government understand the characteristics of dockless PBS and contributes to promoting long-term sustainable development of the system through a machine learning approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».