Analysis and visual exploration of prediction algorithms for public bicycle sharing systems
Visualitza/Obre
Preprint (3,980Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/363301
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2021
EditorCurran associates
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Public bicycle sharing systems have become an increasingly popular means of transportation in many cities around the world. However, the information shown in mobile apps or websites is commonly limited to the system’s current status and is of little use for both citizens and responsible planning entities. The vast amount of data produced by these managing systems makes it feasible to elaborate and present predictive models that may help its users in the decision-making process. For example, if a user finds a station empty, the application could provide an estimation of when a new bicycle would be available. In this paper, we explore the suitability of several prediction algorithms applied to this case of bicycle availability, and we present a web-based tool to visually explore their prediction errors under different time frames. Even though a quick quantitative analysis may initially suggest that Random Forest yields a lower error, our visual exploration interface allows us to perform a more thorough analysis and detect subtle but relevant differences between algorithms depending on variables such as the station’s behavior, hourly intervals, days, or types of days (weekdays and weekends). This case illustrates the potential of visual representation together with quantitative metrics to compare prediction algorithms with a higher level of detail, which can, in turn, assist application designers and decision-makers to dynamically adjust the best model for their specific scenarios.
CitacióCortez, A.; Vazquez, P. Analysis and visual exploration of prediction algorithms for public bicycle sharing systems. A: International Conference on Computer Graphics, Visualization, Computer Vision and image Processing. "International Conference on Computer Graphics, Visualization, Computer Vision and Image Processing (CGVCVIP2021), Connected Smart Cities (CSC2021), and Big Data Analytics, Data Mining and Computational Intelligence (BIGDACI 2021): held at the 15th Multi-Conference on Computer Science and Information Systems (MCCSIS 2021): online, 20-23 July 2021". New York: Curran associates, 2021, p. 61-70. ISBN 978-1-7138-3578-3.
ISBN978-1-7138-3578-3
Col·leccions
- Departament de Ciències de la Computació - Ponències/Comunicacions de congressos [1.274]
- ViRVIG - Grup de Recerca en Visualització, Realitat Virtual i Interacció Gràfica - Ponències/Comunicacions de congressos [77]
- Doctorat en Estadística i Investigació Operativa - Ponències/Comunicacions de congressos [22]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
AnalysisAndVisu ... edictionAlgorithms2021.pdf | Preprint | 3,980Mb | Accés restringit |