公共自行车使用时空特性挖掘及租还需求预测

基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据，从数据驱动视角，深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上，采用KMeans算法，将站点聚为5类，探讨各类站点的时变需求规律及影响因素；在空间上，提出基于POI 数据的站点用地类型识别方法，将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以 15，30，60 min 为间隔，以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型，并与常用的 BP (Back Propagation)神经网络、K最近邻方法进行比较。结果表明，随机森林模型的精度更高，适用性更强。以30 min为间隔的站点租还车需求预测精度最高，考虑站点土地利用类型后能有效提高模型的预测精度。本文结果可作为未来站点平衡调度的依据并推广应用于共享单车系统，为改善服务水平提供技术和理论支撑。     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响，本文根据长沙市在新冠 肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段，基于百度迁徙大数据，利 用双重差分模型，识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果，分析交通防控政策对 长沙市人口流动的影响。结果显示，长沙市在交通管制阶段，平均人口迁出强度、平均人口迁入 强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%，有效地控制了人口流动，降低了 疫情扩散危险。在交通恢复阶段，长沙市人口流动强度逐渐反弹，城市内部出行强度基本恢复到 2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性，为常态化疫情防控 下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。     

“生命交规”

不久前,笔者在街头偶遇一场惊险闹剧:一青年骑电动自行车闯红灯时被正常行驶的一辆轿车挂倒,幸亏驾驶人停车及时,摔倒在地的青年虽然头破血流,却没有什么大碍。把青年从地上扶起的执勤交警在批评青年时,把“生命交关”说成了“生命交规”。思索良久,这句话颇耐人寻味。公安部相     

房地产业发展绕不过的九大瓶颈

浙江新湖房产以2090万的天价竞得上海磁悬浮列车的冠名权,引起全国上下一片哗然,房地产业的暴利又一次得到了验证。与畸高的利润相对照,低下的行业运作水平则是房地产业的普遍现象。以次充好、虚假广告、擅自改变原有规划、面积缩水、合同欺诈、炒概念(奥运、入世、CBD、TOWNHOUSE等一个接一个)、从业人员素质不高,有关房地产的消费投诉近年已名列前茅。究其原因,由于历史上长期由国家统一建设统一分配住房,政策一旦取消,几十年的欠账使得市场需求饥不择     

欧盟航运政策述评

作为欧盟的前身,欧共体的航运政策一直受到有关人士的批评。回顾欧共体航运政策的发展进程,我们发现有关政策的制定往往很被动,没有主动地积极地迎合形势的变化,而且航运政策得不到重视,特别是在欧共体成立后的前20年里。尽管欧洲法院判定《罗马协定》的规则(第84条第一款)适用于航运,但是没有在有关运输方面的条款的基础上制订具体的