공간 충진 디자인을 사용하여 출퇴근에 대해 배웠습니다. (사진 제공 : Geoffrey Arduini, Unsplash : https://unsplash.com/geoffreyarduini)
내 안에 이전 블로그 게시물 아침과 저녁에 여러 출발 시간에 걸쳐 여행 시간을 수집하기 위해 150 실의 공간 채우기 디자인을 만들었습니다. 나는이 통학 실험에 대한 유용한 정보를 얻기 위해이 실험을 사용했는지 알고 싶었습니다.
Google지도는 특정 여행에 대해 다양한 시간대를 제공합니다. 각 여행의 중간 지점을 찍었습니다. 나중에 컴퓨터가 생성 한 응답을 사용하면이 데이터를 한 번에 수집 할 수 있음을 나중에 확인할 수 있습니다. 대신 내가 만든 실제 드라이브를 기반으로 데이터를 수집하면 30 주가 소요되며 데이터가 훨씬 시끄 럽습니다. 내 상사는 설계된 실험에 대한 데이터 수집으로 통근 통학에 문제가있을 수도 있다고 말했습니다.
그래서 신속하고 신중한 접근 방식을 취하고 Google지도에서 데이터를 수집했습니다. 이제 뭐?
데이터를 조사한 후 Fit Model 작업을 시도하는 것이 놀라운 일은 아니지만 아마 더 높은 힘, 어쩌면 일부 스플라인 효과, 변형 등을 시도하고 싶을 것입니다. 그러나 실제로 내가 원하는 것은 복잡함을 포착하는 적합성입니다. 예측 프로파일 러에 대한 액세스 권한을 부여합니다. 신경망은 완벽한 선택처럼 보였다. 나는 적절한 결과를 얻는 것만큼 과도한 작업에 대해 걱정하지 않았습니다.이 경우에는 아침과 저녁 시간을 별도로 조사하여 적합감을 느낄 수 있으므로 속임수를 쓸 수있었습니다. 나는 노드의 다양한 선택과 검증 방법을 사용해 보았다. 배열 덮음 첫 번째 계층에서는 10 개의 TanH 및 Gaussian 노드를 사용하고 두 번째 노드에서는 10 개의 선형 노드를 사용하여 Random Holdback을 통해 유효성을 검사합니다. 결과에서 내가 보는 것을 말하지 않고 왜 당신과 공유하지 않습니까?
내 프로필러가 정적 이미지처럼 보이는 것은 다음과 같습니다. 대화식 버전을 탐구해라. 그래프를 클릭하거나 Day, morning departure 또는 evening departure에 다른 값을 입력하십시오.
Neural 플랫폼에 프로필 수식을 저장하여이 Profiler를 만든 다음 대화 형 HTML 5로 저장 그래프 -> 프로파일 러에서 그 예측 공식을 사용합니다.
내가 배운 것
나는 당신이 결과를 가지고 놀게 할 것이지만, 내가 관찰 한 트렌드와 일치하는 재미있는 것을 발견했다.
월요일부터 수요일까지 오전 7시 30 분까지 출발 가장 짧은 통학 시간을 제공합니다. 그 후 10 분마다 지연되면 도로에서 1 분 정도 걸립니다.목요일과 금요일에 가장 긴 예상 통근 시간은 출발 8:07 그리고 거기에서 떨어집니다. 통근 시간은 오전 9시입니다. 대략 오전 7시 30 분과 같습니다.오후 통근은 오후 5시 30 분경 최악입니다. 월요일부터 수요일까지. 목요일과 금요일에 가장 긴 통학 시간은 오후 5시 10 분 전에 조금 남았습니다.목요일과 금요일 통근 시간은 일반적으로 주중의 통근 시간보다 짧습니다.마지막 생각들
필자는 공간 채우기 디자인과 인터렉티브 HTML 프로파일 러에서 새로운 JMP 12 기능을 사용하여 많은 재미를 느꼈습니다. Google지도의 여행 시간의 정확성은 아직까지 알지 못했지만, 나는 예상 통근 시간의 변화로 인해 다소 놀랐습니다.
또 다른 흥미로운 실험은 다른 경로를 비교하는 또 다른 요소를 추가하는 것입니다. 미래 블로그 포스트는 아침과 저녁 출발 시간을 제한하는 법을 보여줄 것입니다. 결국, 당신이 아침에 나중에 떠나는 경우에, 당신은 아마 또한 늦게 저녁에 떠나야 할 것입니다.
