基于数据分析的汽车共享

KDDJul, 2017

Car sharing through the data analysis lens

Chiara Boldrini, Raffaele Bruno, Haitam Laarabi

TL;DR本文研究了欧洲 10 个城市中一家主要租车公司的车辆可用性相关的网络数字记录，以分析及推测车共用旅行和不同区域的客户用途以确定维修设施的位置。

Abstract

car sharing is one the pillars of a smart transportation infrastructure, as it is expected to reduce traffic congestion, parking demands and pollution in our cities. From the point of view of demand modelling,

car sharing demand modelling web-based records vehicle availability maintenance facilities

发现论文，激发创造

移动领域中的弱信号：十个欧洲城市的汽车共享

本论文研究基于 Web 的数字记录，分析了 10 个欧洲城市中一项主要积极的汽车共享运营商的车辆可用性，并确定了与车辆共享需求变化相关的社会人口和城市活动指标。同时分析了如何预测取车和还车事件，以及如何利用关于车辆可用性的时空信息推断城市的不同区域如何被顾客使用。最后给出了一个直接应用分析数据集的实例，旨在确定车辆共享运营区内维护设施的位置。

Sep, 2021

共享网络下汽车拼车带来的收益量化

介绍了共享出租车的一个理论框架，可以通过建立可共享性网络模型，计算共享的整体效益与乘客体验的折衷，使得城市的交通拥堵、空气污染等问题得以缓解和减少成本和排放，同时也得到了广泛的乘客支持和接受，且结果表明出租车共享系统的效率并不与出租车规模等因素相关

Oct, 2013

自行车共享系统租赁智能推荐

在这篇论文中，我们提出并比较了在基于站点的自行车共享系统中为用户推荐站点的策略，首先是基于排队理论的推荐策略，其根据用户的利益推荐距离较近且更有可能找到自行车或停车位的站点；然后，我们进一步定义了一种策略，将特定用户的利益与全局系统的利益相结合，以实现在预期未来需求方面改善自行车和停车位分布，以隐式地避免或缓解平衡问题。我们通过对马德里自行车共享系统 BiciMAD 的实际数据进行了多个实验来评估我们的提议。

Jan, 2024

基于道路网络的大规模实时拼车服务和服务保障

本文介绍了在道路网络上提供实时拼车服务，并保证等待时间和服务时限的大规模实时拼车问题。作者提出了分支限界算法和整数规划算法，并且提出了一种更适应动态请求的动态调度算法，从而在上海出租车数据集上进行实验，并证明了此算法比其他算法响应时间更快。

Feb, 2013

利用时空建模预测短期 Uber 需求：纽约市案例研究

本文探究了骑乘服务的需求和推断模式。结果表明，需考虑的空间模式为出租车需求在纽约市场上具有重要影响。

Dec, 2017

利用共享车队数据的高效停车搜索

车队数据对于驾驶员的搜索时间有重要作用，可以显著减少寻找可用停车位的时间。

Apr, 2024

基于现实世界数据的乘车请求时空图建模

本论文基于详细分析真实世界来自共享乘车服务的数据，专注于对乘车请求和其时空变化进行建模。作者提出了一个图形模型来捕捉乘车请求的时空变异性和共乘的潜力，并发现这些乘车请求图形展现了人类行为建模的常见特征 - 稠密化功率法则。通过使用自动合成算法，本研究提供了一种自动生成满足实际数据的图形的方法。