Ride-pooling demand prediction: A spatiotemporal assessment in Germany

Zwick Felix et al. — 2022


Résumé (FR)

Cet article présente une évaluation spatiotemporelle de la prédiction de la demande de ride-pooling à l’échelle de l’Allemagne, en utilisant des données issues du service MOIA à Hambourg. Les auteurs analysent comment la densité de population, la densité d’emplois et la proximité des services structurent la demande de covoiturage partagé. Les résultats révèlent une forte hétérogénéité spatiale et temporelle de la demande, rendant l’équilibre offre-demande difficile dans les zones périphériques. Un modèle de prédiction de la demande est calibré et validé, permettant d’identifier les zones à potentiel élevé et les zones sous-critiques. L’étude démontre que la concentration des flux via des points névralgiques peut améliorer la viabilité des services dans les zones à faible densité. Ces résultats fournissent une base analytique robuste pour le dimensionnement de la flotte et la localisation des points de prise en charge.

Summary (EN)

This paper presents a spatiotemporal assessment of ride-pooling demand prediction at the scale of Germany, using data from the MOIA service in Hamburg. The authors analyze how population density, employment density, and proximity to services shape shared ride demand. Results reveal strong spatial and temporal heterogeneity in demand, making supply-demand balance difficult in peripheral areas. A demand prediction model is calibrated and validated, enabling identification of high-potential zones and sub-critical zones. The study demonstrates that concentrating flows through key hubs can improve service viability in low-density areas. These findings provide a robust analytical basis for fleet sizing and pick-up point location.


Points clés

AspectDétail
Thèmecarpooling-supply-demand-urban
VenueJournal of Transport Geography
Mots-clésride-pooling demand, spatiotemporal prediction, urban mobility, demand forecasting, Germany
DOI10.1016/j.jtrangeo.2022.103307

Lien avec la problématique

Cet article contribue à la compréhension de la complémentarité offre↔demande dans les systèmes de covoiturage urbain/périurbain, en lien avec l’utilisation d’un réseau structurant (PUDO, hubs, lignes) pour concentrer les flux.


Concepts liés