基于机器学习模型的建成环境对小汽车拥有行为的影响

为分析家庭小汽车拥有行为，同时考虑居住地和工作地建成环境的影响，构建梯度提升迭代决策树(GBDT)模型；分析社会经济属性，居住地、工作地建成环境属性对小汽车拥有行为的影响程度，并基于长春市居民出行调查数据进行实证研究.结果表明：3类影响因素中，社会经济属性对小汽车拥有行为的影响最大(58.95%)；职住地建成环境属性均对家庭小汽车拥有行为具有显著影响，且居住地建成环境影响(23.77%)高于工作地建成环境(17.28%)；职住地建成环境属性中，除居住地交叉口密度，工作地到中央商务区(CBD)距离及公共交通站点密度外，其他建成环境属性对小汽车拥有行为的影响均大于5%.因此，有必要同时优化职住地的建成环境来抑制小汽车拥有量的增长.     

建成环境对老年人出行方式选择的非线性影响

研究老年人的出行方式选择有助于更好地理解老年人出行行为,对提高老年人出行便捷性和可达性,构建老年人友好型社会和改善交通系统的公平性具有重要意义。本文基于2021年贵阳市居民出行调查数据,运用梯度提升决策树模型,研究老年人出行方式选择的决策机理,并深入挖掘公交站点辐射区内不同老年群体选择行为的异质性。结果表明：（1）出行特征是影响老年人出行方式选择最重要的因素,相对重要度达58.51%,其次是建成环境因素（35.49%）,二者均远高于社会经济属性的相对重要性(6%)。（2）建成环境对老年人出行方式选择的非线性作用显著,其中老年人步行出行的距离阈值为3 km;老年人出行更多的是空间分散模式,而非以市中心为导向模式。因此,对老年人出行方式选择的干预在建成环境阈值范围内更加有效。（3）建成环境对老年人出行方式选择的影响不仅存在独立的非线性效应,不同的社会经济属性还会导致其存在群体差异。这些发现可为创建面向老年人友好的出行环境提供决策支撑。     

建成环境对共享单车使用特征的非线性影响研究

为研究共享单车使用特征与建成环境的依赖关系,本文以2020年厦门市共享单车订单数据和电子围栏信息为基础,从集计(栅格区域)和非集计(个体出行)两个层面,利用极端梯度提升模型(XGboost),探究建成环境对共享单车使用特征的非线性解释能力。首先,识别密度、设计、目的地可达性、土地利用多样性、公共交通可达性和需求管理六个维度的建成环境变量对单车出行生成、吸引以及用户出发时间选择的相对重要性。之后,根据部分依赖图,揭示建成环境变量对单车使用特征指标的影响趋势。结果表明,在集计层面,电子围栏密度是最重要的建成环境因素,对出行生成和吸引的影响程度分别为26.88%和51.90%,且在150个·km^-2附近产生阈值效应。在非集计层面,单车用户早高峰借车概率与出行起讫点的建成环境均有关联。其中,目的地栅格中工作场所比例影响最显著(18.17%),出发地栅格CBD邻近度(7.34%)和出发地栅格公交站点密度(5.91%)次之。     

城市小汽车的使用模式划分及预测模型

在研究我国现阶段小汽车使用特性的基础上对小汽车使用模式进行划分,分析了个人属性、家庭属性和活动特性对小汽车使用模式选择的影响,并建立了小汽车使用模式预测模型.研究中用蚌埠和沈阳两城市进行对比分析,结果表明我国小汽车的使用目前存在较大共性,如女性对小汽车的依赖不如男性等,但差异性也应城市交通环境的不同而存在.实例证明小汽车使用模式预测模型准确率大于80%,今后可运用于城市小汽车出行需求预测.     

建成环境对轨道交通客流的时空异质性影响分析

研究各类建成环境特征对客流的影响，对城市轨道交通网络规划和运营客流控制具有重要意义。本文考虑人口经济特征、车站特征、外部交通特征与土地利用特征这4类建成环境对客流的影响，提出一种融合时空地理加权回归(GTWR)和随机森林(RF)的时空地理加权随机森林模型(GTWR-RF)，以捕捉建成环境特征对客流影响的时空异质性与非线性。首先，利用多源数据对各建成环境的统计指标进行细化和完善，采用GTWR模型计算建成环境对客流的影响系数，捕捉并分析建成环境对客流影响的时空异质性。其次，将影响系数输入RF模型中进行训练，捕捉并分析建成环境对客流的非线性影响，实现客流预测并确定建成环境特征对客流预测影响的相对重要度。针对北京的案例研究表明：GTWR-RF模型能够同时捕捉建成环境特征对客流影响的时空异质性与非线性，在所有建成环境特征中，工作人口数量对客流预测影响最显著，其次为公交接驳量；与普通最小二乘法、RF、梯度提升回归树、极限梯度提升树和GTWR模型相比，GTWR-RF模型具有更好的预测性能，在早高峰客流预测中决定系数较其他方法分别提升了5.7%,6.3%,0.5%,10.1%和7.3%。     

出行者公交出行意愿影响因素研究

针对不同类型的出行者分析了影响其公交出行意愿的主要因素。通过出行意愿调查获得分析数据,构建公交出行意愿logistic模型,并定量对影响因素进行分析。研究发现:提高公交的快速性和便捷性可以最大程度的提高既有公交出行者坚持公交出行的意愿;小汽车运行速度的下降和停车困难是吸引小汽车出行者转向公交出行的主要因素;相比于公交出行者,小汽车出行者的公交出行意愿较低。结果表明:必须从提高公交服务质量、合理管制小汽车运行环境两方面共同努力才可以最有效的提高出行者的公交出行意愿。     

考虑空间异质性的短距离出行方式选择研究

促进城市居民短距离出行方式由机动车向慢行交通转移,对缓解机动化出行造成的交通拥堵和环境污染至关重要。基于昆明市居民出行调查数据和建成环境数据,利用地理加权逻辑回归模型探究了出行者社会经济-人口属性、出行属性与建成环境对短距离出行中小汽车和慢行交通方式选择的影响。研究表明：地理加权逻辑回归模型拟合结果优于全局回归逻辑模型。交叉口密度、道路网密度、人口密度、总POI密度、离退休人员和通勤出行在总体上对短距离出行中的小汽车使用起到负向影响,到CBD距离在总体上起到正向影响,但这些变量的影响具有显著的空间异质性,在不同区域表现出相反的作用。此外,男性、个体经营者、30岁以下、大专及以上、家庭收入越高的群体更倾向于在短距离出行中使用小汽车,而购物和娱乐出行更倾向采用慢行交通方式。     

新冠疫情及建成环境对公交客流量的影响模型

为揭示新冠疫情背景下公交客流量变化的空间影响因素，以疫情前后公交站点层面客流变化量为因变量，以建成环境、病毒感染情况及病毒传播途径等指标为自变量，构建新冠疫情与建成环境对公交客流量共同影响的线性回归(Ordinary Least Squares, OLS)模型与梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Trees, GBRT)模型。以广州市为实证对象，基于公交IC卡数据、兴趣点数据(Point of Interest, POI)及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GBRT模型比OLS模型具有更好的拟合度；同时，常规公交站点的公交线路数量(22.02%)和到市中心距离(13.56%)是影响疫情背景下公交客流量变化的最重要因素，片区病毒感染与传播情况对疫情防控常态化时期的公交客流量作用有限，居民日常公交出行已经从疫情的影响下逐渐恢复。     

基于扩展技术接受度模型的共享自动驾驶汽车用户使用意愿研究

共享自动驾驶汽车是智慧交通和绿色交通的重要发展方向之一,但目前其相关研究仍不充分,影响用户使用共享自动驾驶汽车意愿的因素及其作用机理有待深入剖析.为此,本文首先通过引入感知风险、服务质量和社会影响三个潜变量,构建了扩展技术接受度模型.然后将扩展技术接受度模型的潜变量、个人社会经济属性变量和出行方式属性变量整合到多项Lo...     

基于IC卡数据的建成环境与公交出行率关系研究

近年来,建成环境对公交出行率的影响已逐渐引起重视,本文从不同层面捕捉影响公交出行率的内在要素,从理论上揭示建成环境影响公交出行率存在差异性的原因.以武汉市为例,基于公交 IC卡数据,提出分层线性模型研究站点周边建成环境、行政区域的社会经济变量对公交出行行为的复合影响.结果表明：不同分区中站点层面的建成环境对公交出行率的影响程度和作用存在明显差异性;而分区层面的人口密度、公交投入是导致这类差异的重要因素,并对公交出行率产生加成效应.本研究可为公交导向发展理念下的城市规划设计提供理论与技术支撑.     

基于IC卡数据的建成环境与 公交出行率关系研究

近年来,建成环境对公交出行率的影响已逐渐引起重视,本文从不同层面捕捉影响公交出行率的内在要素,从理论上揭示建成环境影响公交出行率存在差异性的原因.以武汉市为例,基于公交 IC卡数据,提出分层线性模型研究站点周边建成环境、行政区域的社会经济变量对公交出行行为的复合影响.结果表明：不同分区中站点层面的建成环境对公交出行率的影响程度和作用存在明显差异性;而分区层面的人口密度、公交投入是导致这类差异的重要因素,并对公交出行率产生加成效应.本研究可为公交导向发展理念下的城市规划设计提供理论与技术支撑.     

国外公交导向发展保障措施及其借鉴性探讨

为解决快速城镇化和机动化带来的交通拥堵问题,开展公交导向发展为解决方案的治堵措施研究.基于国外成功经验及相关文献资料对公交导向发展的有效实施从土地利用、城市设计、城市治理、公交服务质量、小汽车限制政策以及房地产政策六个方面建立了公交导向发展的保障性政策框架,并结合国内制度环境和城市发展现状对该政策框架的借鉴性进行了探讨,指出公交导向发展在国内城市中的成功应用取决于土地开发现状、政策法规和组织环境以及社会接纳性三方面因素.     

基于MNL模型的私人小汽车出行时间选择研究

应用MNL模型和方法,引入影响出行者出发时间选择行为的个人、家庭和社会经济属性、出行特征等因素,构造私人小汽车使用者出发时间选择模型,着力挖掘影响私人小汽车使用者出发时间选择的关键因素,可为制定有效的管理措施提供理论依据和数据支持。     

基于多层模型的城市建成环境对通勤行为的影响

为研究城市建成环境对居民通勤行为的影响,考虑个体社会经济属性和交通小区建成环境属性的跨层次结构,建立多层模型,分别分析了个体社会经济属性层面和交通小区建成环境层面对通勤时间及通勤距离的影响,并利用长春市居民出行调查数据标定模型参数. 结果表明：多层模型比传统的回归模型拟合效果更好;控制个体社会经济属性特征后,土地利用混合度、交叉口密度及公共交通站点密度对居民通勤出行时间和距离的影响均呈现显著的负效应,而居民居住地到城市中心商务区(CBD)的距离仅对通勤距离有显著的正向影响.研究结果可为通过城市规划优化通勤结构提供理论支持.     

基于乘客感知的快速公交服务质量实证研究

本文在对乌鲁木齐市居民发放调查问卷获取第一手资料数据基础上,运用单因素方差分析法,对乘客的个人基本属性对快速公交服务质量评价的影响进行了实证研究。得出结论:不同职业、月收入和乘车目的的乘客对快速公交服务质量的评价有显著影响,而不同性别、年龄、学历和乘车频率的乘客对总体质量评价没有显著差异。在此基础上,文章就提高快速公交服务质量提出了简要建议。     

高速路节日免费通行对小汽车出行者选择行为影响研究

出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。     

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SEM和ANN的新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为影响因素研究

为明确新冠肺炎疫情期间大学生校内出行行为的影响因素,从而更好地满足大学生的校内出行需求,对大学生的感知建成环境、态度、出行行为的相互作用关系及其受到的新冠肺炎疫情的影响进行研究.针对大连理工大学在校大学生进行问卷调查,收集个人基本属性、感知建成环境、态度、工作日和休息日的出行次数等相关数据,建立结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)以探究各变量间的作用路径,并应用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)对各影响因素对于出行行为的重要性进行排序.结果显示:①感知建成环境,尤其是便利性,对休息日出行行为(路径系数为0.241,P<0.05)和工作日出行行为(路径系数为0.193,P<0.05)均有显著正向影响;②态度对休息日出行行为(路径系数为0.200,P<0.05)有显著正向影响,对工作日出行行为无显著影响;③态度对感知建成环境的影响和感知建成环境对态度的影响均显著,但前者相对更强;④新冠肺炎疫情对感知建成环境和态度有显著负向的直接或间接影响.基于以上研究结果,建议各高校通过完善校园基础设施、优化布局,以改善大学生对校园建成环境的感知,培养积极的出行态度,从而促进大学生身心健康发展.     

基于乘客感知的多模式公交服务质量差异性研究

针对多模式公交服务质量的差异性，提出一种以TAN贝叶斯网络与支持向量机(SVM)为 基础的多方法组合评价模型，评价各模式公交服务质量，并预测检验了指标优化效应。首先，采 集2015—2018年市区线路、郊区线路、快速公交、定制公交的服务质量调查数据，基于公交方式截 面，使用TAN贝叶斯网络推理得出各因素对乘客满意度的影响能力及潜在影响关系；其次，结合 IPA分析方法，基于时间截面定位分析各模式公交选取指标的服务水平，辨识各模式公交需优化 的主要指标；最后，选取多层感知器(MLP)、长短时记忆神经网络(LSTM)与SVM进行对比，验证 了SVM回归预测的精准度，并采用SVM与OAT方法预测得到各模式公交满意度变化及指标敏 感性，参照因素间潜在的影响关系提出优化方案。结果表明：4种公交模式的服务质量影响关系 网络具有差异性，各模式公交均存在车厢拥挤问题，市区线路的指标优化效果最佳，正效应为 36.4%；市区和郊区线路均应与其他模式公交匹配发车计划，通过缩短乘客候车时长可分别提升 39%、32.2%的乘客满意度；快速公交需提升车辆行驶的稳定性，定制公交需要调整线路规划，减 少乘客乘车总时长，优化为整体服务质量提升带来的正效应分别为42.7%和37.4%。     

空间异质性建成环境对地铁与公交换乘客流的影响

地铁与常规公交换乘的出行方式成为人口密集型城市的主要出行方式，探究两者换乘模式的影响因素有助于提高公共交通分担率。本文采用AFC(Automatic Fare Collection System)数据与AVL(Automatic Vehicle Location)数据，识别地铁-公交(M-B)和公交-地铁(B-M)两种模式的换乘客流。以地铁站点为核心，围绕站点周边开发程度、交通系统、城市设计及地铁网络结构特征这4个维度构建地铁站点建成环境指标体系。利用多尺度地理加权回归模型(MGWR)探究城市建成环境对地铁-公交与公交-地铁两种换乘模式的影响机理及其尺度效应，并以成都市为对象进行实证研究。研究结果表明：MGWR模型能够反映不同建成环境要素与M-B和B-M方式间依赖关系的空间异质性与作用尺度差异性，估计结果优于全局OLS(Ordinary Least-Squares)模型与GWR(Geographic Weighted Regression)模型；建成环境要素对公交与地铁换乘客流的影响效应存在空间异质性，公交线路数量空间异质性最为显著，非机动车道密度、土地利用混合度及地铁线路数量空间异质...