私は通勤についていくつかのことをスペース充填デザインを使って学びました。（UnsplashによるGeoffrey Arduiniによる写真：https://unsplash.com/geoffreyarduini）
私の中で前のブログ投稿朝と夕方のさまざまな出発時間にわたる旅行時間を収集するために、150ランのスペース充填デザインを作成しました。私は自分の通勤について何か役に立つことを学ぶためにこの設計された実験を使うかどうかを見たかったです。
グーグルマップは与えられた旅行のために時間の範囲を与えます - 私はこれらのそれぞれのために中間点をとりました。私はこれらの時間がどれほど正確であるかを後で検証することを望むかもしれませんが、このコンピューター生成された応答を使用することは私が一度に全部のこのデータを集めることができることを意味します。実際に作成したドライブに基づいてデータを収集した場合、30週間かかり、データが非常に騒々しくなります。私の上司はまた、彼が私の通勤には計画的実験のためのデータ収集によって決定されるという問題があるかもしれないと私に言った。
そこで、私は速くて慎重なアプローチを取り、グーグルマップからデータを集めました。それで？
いくつかのデータを調べた後で、Fit Modelを機能させようとするのに驚くべきことではありません。予測プロファイラにアクセスできるようにします。ニューラルネットは完璧な選択のようでした。私は適切な結果を得ることほど過装備を心配することはありませんでした - そしてこの場合私は朝と夕方の時間を別々に調査することによってフィットがどのように見えるべきかの感覚を持っていたので詐欺することができました。私はaの使用を通してノードと検証方法の様々な選択を試みましたカバーアレイこれは、最終的に最初のレイヤに10個のTanHノードとGaussianノードを使用し、2番目のレイヤに10個のLinearノードを使用して、Random Holdbackによる検証を行います。結果に表示されている内容を説明するのではなく、共有しないでください。
これは私のプロファイラーが静止画像としてどのように見えるかですが、あなたはしたいと思うでしょうインタラクティブ版を探検する。グラフをクリックするか、日、朝出発または夕方出発に異なる値を入力してください。
このプロファイラーを作成するには、プロファイル式をNeuralプラットフォームに保存してから、 Interactive HTML 5として保存する Graph-> Profilerの下でその予測式を使う。
私が学んだこと
私はあなたが結果で遊ばせるつもりだが、私が観察した傾向を裏付ける、私が興味を持って見つけたことのいくつか：
月曜日から水曜日の午前7時30分まで 最短通勤時間を与えます。それ以降の10分ごとの遅延は、およそ1分かかることになります。木曜日と金曜日の最も予想される通勤時間は、午前8時07分の出発です。そしてそこから落ちる。午前9時の通勤時間 午前7時30分とほぼ同じです。午後の通勤は午後5時30分頃に最悪です。月曜日から水曜日 木曜日と金曜日の最も長い通勤時間は、午後5時10分前に出発することです。木曜日と金曜日の通勤は、一般的にその週の初めの通勤よりも時間がかかりません。最終的な考え
スペースを埋めるデザインとInteractive HTML Profilerに新しいJMP 12機能を使ってとても楽しかったです。グーグルマップの旅行時間の正確さはまだわかっていないが、私は毎日の予想通勤時間の変動に少し驚いた。
別の興味深い実験は、異なるルートを比較するために別の要因を追加することです。今後のブログ投稿で、朝と夕方の出発時間に制限を追加する方法が示されます。結局のところ、あなたが朝遅くに出発するならば、あなたはおそらく夜遅くに出発する必要があるでしょう。
