建成环境对城市停车需求影响的非线性模型

为精细化把握城市建设项目在微观空间尺度下的停车需求规律，从空间视角探究停车需 求与建成环境之间的关系。通过高峰小时建筑物单位面积的停车生成数表征停车需求，以土地 利用混合度、路网密度、公交服务水平等9个因子描述建成环境，分别构建建成环境对停车需求影 响的普通最小二乘(Ordinary Least Squares，OLS)模型与梯度提升迭代决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)模型。以保定市主城区停车调查数据中的商业类配建停车场为对象，基于 停车调查数据、兴趣点数据(Point of Interst，POI)、道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分 析。结果表明，考虑非线性效应的GBDT模型比OLS模型具有更好的拟合度。从影响贡献度来 看，配建指标(18.92%)与区位(15.23%)是影响停车需求的最重要建成环境因素，交叉口密度 (5.19%)贡献度最小；在非线性关系方面，建成环境因子与停车需求均具有非线性关系与阈值效 应，除交叉口密度及人口密度与停车需求呈现U型关系，其余因素与停车需求的关系整体上保持 正相关或负相关。     

基于CCSI的物流配送服务顾客满意度测评模型

为解决物流配送服务顾客满意度缺少定量描述方法的问题,在中国顾客满意度指数模型基础上,通过感知服务质量、期望服务质量、品牌形象、感知服务费4个影响因素,从顾客心理感知角度探索各因素对顾客满意度与忠诚度的影响作用,构建了物流配送服务顾客满意度测评模型.运用二阶结构方程模型进行变量构念简化,进而定量分析了各影响因素对物流配送服务顾客满意度的影响作用,以及各影响因素之间、满意度与忠诚度之间的相互关系.最后将模型应用于重庆市实例分析中.结果 表明:感知服务质量与感知服务费用对物流配送服务顾客满意度的影响作用最为显著,品牌形象影响作用亦不容忽视,而顾客满意度显著决定着顾客忠诚度.     

建成环境对城市交通事故严重程度影响研究

针对城市交通事故分析中缺少建成环境因素的系统考虑,以密度、多样性、交通设计、可达性及公共交通临近度等5个维度表征建成环境,同时考虑个体行为、道路情况、事故类型及自然环境4个方面,运用机器学习算法建立融入建成环境因素对城市道路交通事故严重程度影响分析模型;并以重庆市某区的事故数据进行实证分析。研究结果表明：建成环境变量对事故严重程度有较大影响;从变量重要度排序来看,土地利用混合度(14.29%)、快速路及主干路密度(12.43%)、次干路及支路密度(11.54%)、人口密度(11.35%)与可达性(10.96%)的影响程度较高,累计重要度达60.57%;同时各变量与事故严重程度呈现出非线性关系。     

基于组合赋权—云模型的高速公路路网交通适应性评价

针对于传统交通适用性评价过程存在的随机性和模糊性问题,提出一种组合赋权—云模型的高速公路路网交通适应性评价方法。首先,从路网结构性能和路网运行效率两方面,选取路网密度、饱和度等8个定量因素建立评价指标体系,采用相对分析法,将适应性划分为4个等级后,依次确定各等级区间范围;其次,基于逆向云模型理论,得到各评价指标隶属各等级的确定度,利用组合赋权所得权重对各个指标确定度进行加权平均。最后,根据确定度最大原则,综合得到交通适应性等级。以四川省高速公路联网收费数据和网络拓扑数据为基础,构建评价模型,最终结果为不适应,为今后高速公路网建设提供理论基础和数据支撑。     

社区建成环境对机动车行驶里程影响的空间异质性模型

为指导社区生活圈打造绿色出行环境，定量解析社区建成环境对居民小汽车行驶里程 (VMT)影响的空间异质性。基于建成环境的5D维度选取人口密度、土地利用多样性及公交站点密度等6个指标刻画建成环境，在《社区生活圈规划技术指南》的基础上，结合步行速度和非直线系数等指标差异化界定社区生活圈尺度，利用POI数据和道路网络等地理空间数据测度建成环境。以保定市居民出行行为调查数据作为实证研究数据来源，构建考虑自变量尺度变异的多尺度地理加权回归模型(MGWR)。研究结果表明：对比最小二乘回归(OLS)模型与传统的地理加权回归(GWR)模型，纳入变量尺度异质性的MGWR模型降低了残差的自相关性，且调整后R2 相比于GWR模型与OLS模型分别提高了1.8倍与6.0倍；从标准化系数来看，社区建成环境指标中，土地利用混合度和公交服务水平对VMT影响最大；社区建成环境指标中，路网密度与交叉口密度接近全局尺度，空间异质性较弱，其余建成环境变量均具有较强的空间异质性，需要进行差异化的空间设计；社区建成环境指标局部回归系数的空间分布模式呈现“中心-外围”变化趋势，与城市形态有较强的耦合。