Planning Bike Lanes with Data: Ridership, Congestion, and Path Selection
Notice bibliographique
Résumé
Urban infrastructure is vital for sustainable cities. In recent years, municipal governments have invested heavily in the expansion of bike lane networks to meet growing demand, promote ridership, and reduce emissions. However, reallocating road capacity to cycling is often contentious because of the risk of amplifying traffic congestion. In this paper, we develop a method for planning bike lanes that accounts for ridership and congestion effects. We first present a procedure for estimating parameters of a traffic equilibrium model, which combines an inverse optimization method for predicting driving times with an instrumental variables method for estimating a commuter mode choice model. We then formulate a prescriptive model that selects paths in a road network for bike lane installation while endogenizing cycling demand and driving travel times. We conduct an empirical study on the City of Chicago that brings together several data sets that describe the urban environment—including the road and bike lane networks, vehicle flows, commuter mode choices, bike share trips, driving and cycling routes, demographic features, and points of interest—with the goal of estimating the impact of expanding Chicago’s bike lane network. We estimate that adding 25 miles of bike lanes as prescribed by our model can lift cycling ridership from 3.6% to 6.1%, with at most a 9.4% increase in driving times. We also find that three intuitive heuristics for bike lane planning can lead to lower ridership and worse congestion outcomes, highlighting the value of a holistic and data-driven approach to urban infrastructure planning. This paper was accepted by Karan Girotra, operations management. Funding: Funding: The authors acknowledge funding from the UCLA Anderson Easton Technology Management Center (Siddiq & Zhang) and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grant RGPIN-2022-04950] and TD-MDAL Research Grant from the Rotman School of Management (Liu). Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.00775 .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».