Evaluation of Spatial and Temporal Performance of Deep Learning Models for Travel Demand Forecasting: Application to Bike-Sharing Demand Forecasting
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning approaches are widely employed for forecasting short-term travel demand to respond to real-time demand. Although it is critical for demand forecasting to be evenly distributed in the spatial and temporal views to support real-time mobility service operations, in related studies, the predictive performance of models has been evaluated only in terms of aggregated errors. Therefore, the present study was conducted to investigate the distribution of errors to explore spatiotemporal correlations. Six deep learning models with the same architecture, except for the base module, consisting of three stacked layers, were constructed. These models were used to forecast demands for a station-based bike-sharing service in Seoul, South Korea. To attain our goals, global and local Moran’s I of the errors was introduced to evaluate the spatial and temporal performances of the deep learning approaches. The results showed that the model with convolutional long short-term memory layers, which are effective at predicting spatiotemporal data, outperformed the other models in terms of aggregated performance. However, the global Moran’s I of the errors in the model reflects spatial dependency over the regions. This suggests that the best predictive performance of the model does not necessarily imply that it performs well in demand forecasting in all regions. Furthermore, cluster and outlier analyses of the errors indicated that excessive or insufficient predictions were clustered or dispersed throughout the regions. These results can be used to enhance the model by introducing the spatial correlation index into the loss function or by incorporating additional features for handling spatial correlations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».