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为了量化站域建成环境与地铁客流量的复杂关联效应,运用公共交通刷卡、手机信令、POI(point of interest)等多源大数据,采用可解释机器学习方法(融合随机森林和SHAP(Shapley additive explanations)模型),对站域建成环境变量与成都地铁客流量之间的非线性关系以及变量之间的协同效应进行实证研究。研究结果表明:对地铁客流量影响最大的3个建成环境变量是容积率、就业密度和道路密度。SHAP模型分析进一步揭示了站域建成环境对地铁客流量的阈值效应以及建成环境变量之间的协同效应。上述发现为以公共交通为导向的城市发展(transitoriented development,TOD)规划和实践提供了理论支持和政策启示。 相似文献
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对安全航速影响因素进行量化,借助神经网络,预测在当时海上航行条件下,舰船应该采用的安全航速,给出基于神经网络的安全航速计算模型,对船舶海上航行安全有一定的指导作用. 相似文献
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从海上实际操纵训练的目的和要求出发,结合本院航海模拟器的功能以及局限性等方面,对如何利用本院舰操模拟器进行海上舰操与避碰训练的方式、方法进行有益的探讨。 相似文献
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从战略、国际局势、经济利益等多个角度分析了“克拉地运河”在未来可能对我国能源安全发展的影响,提出了一些粗略的看法。 相似文献
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