The COVID-19 pandemic has been influencing travel behaviour in many urban areas around the world since the beginning of 2020. As a consequence, bike-sharing schemes have been affected partly due to the change in travel demand and behaviour as well as a shift from public transit. This study estimates the varying effect of the COVID-19 pandemic on the London bike-sharing system (Santander Cycles) over the period March-December 2020. We employed a Bayesian second-order random walk time-series model to account for temporal correlation in the data. We compared the observed number of cycle hires and hire time with their respective counterfactuals (what would have been if the pandemic had not happened) to estimate the magnitude of the change caused by the pandemic. The results indicated that following a reduction in cycle hires in March and April 2020, the demand rebounded from May 2020, remaining in the expected range of what would have been if the pandemic had not occurred. This could indicate the resiliency of Santander Cycles. With respect to hire time, an important increase occurred in April, May, and June 2020, indicating that bikes were hired for longer trips, perhaps partly due to a shift from public transit.


翻译:自2020年初以来,COVID-19大流行一直影响着世界各地许多城市地区的旅行行为,因此,由于旅行需求和行为的变化以及公共交通的转变,自行车共享计划受到了部分影响,这项研究估计了2020年3月至12月期间COVID-19大流行对伦敦自行车共享系统(桑坦德周期)的不同影响,我们采用了巴伊西亚第二阶随机步行时间序列模型,以说明数据中的时间相关性。我们比较了观察到的周期雇用和雇用时间数量及其各自的反事实(如果没有发生,情况本会发生),以估计该流行病引起的变化的规模。研究结果表明,在2020年3月和4月的周期雇用减少后,需求从2020年5月起回升,如果没有发生这种流行病,预期的范围将保持到2020年5月,这可以表明桑坦德周期的弹性。在雇用时间方面,4月、5月和6月出现了重大增长,表明自行车被雇用旅行时间更长,可能部分是由于公共中转。

0
下载
关闭预览

相关内容

[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Credibility-based Fake News Detection
Arxiv
3+阅读 · 2019年11月2日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员