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Inferring bike trip patterns from bike sharing system open data

机译：从自行车共享系统打开数据推断自行车出行方式

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Understanding bike trip patterns in a bike sharing system is important for researchers designing models for station placement and bike scheduling. By bike trip patterns, we refer to the large number of bike trips observed between two stations. However, due to privacy and operational concerns, bike trip data are usually not made publicly available. In this paper, instead of relying on time-consuming surveys and inaccurate simulations, we attempt to infer bike trip patterns directly from station status data, which are usually public to help riders find nearby stations and bikes. However, the station status data do not contain information about where the bikes come from and go to, therefore the same observations on stations might correspond to different underlying bike trips. To address this challenge, We conduct an empirical study on a sample bike trip dataset to gain insights about the inner structure of bike trips. We then formulate the trip inference problem as an ill-posed inverse problem, and propose a regularization technique to incorporate the a priori information about bike trips to solve the problem. We evaluate our method using real-world bike sharing datasets from Washington, D.C. Results show that our method effectively infers bike trip patterns.
机译：了解自行车共享系统中的自行车出行方式对于研究人员设计车站布局和自行车调度模型非常重要。通过自行车出行方式，我们指的是在两个站点之间观察到的大量自行车出行。但是，由于隐私和运营方面的考虑，自行车旅行数据通常不会公开提供。在本文中，我们不依赖耗时的调查和不准确的模拟，而是尝试直接从车站状态数据中推断出自行车出行方式，通常这是公开的，以帮助骑手找到附近的车站和自行车。但是，车站状态数据不包含有关自行车的来源和去向的信息，因此，车站上的相同观测值可能对应于不同的基础自行车行程。为了应对这一挑战，我们对样本自行车出行数据集进行了实证研究，以获取有关自行车出行内部结构的见解。然后，我们将行程推断问题公式化为不适定的逆问题，并提出一种正则化技术，以结合有关自行车行程的先验信息来解决该问题。我们使用来自华盛顿特区的真实世界的自行车共享数据集评估了我们的方法。结果表明，我们的方法可以有效地推断出自行车出行方式。

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