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。     

锦江乐园站慢行交通改善设计

以上海市轨道交通1号线锦江乐园站为例,探索如何构建慢行友好的轨道交通环境。首先基于实地调研,借鉴日本、香港、深圳等国内外成功经验,总结出慢行交通与轨交换乘的三大规划设计要素:慢行网络、慢行设施和慢行环境;其次针对锦江乐园站慢行通道受阻、人行空间被占、慢行环境较差三个现实问题,从打造畅行连续的慢行系统、重组慢行空间和提升慢行环境三个方面提出相应的改善策略;最后针对慢行系统中涉及的五大关键节点,提出可实施的改造方案,着力改善锦江乐园站周边的接驳环境,提升慢行品质,最终构建畅行连续、空间宜人、绿色友好的慢行接驳系统。     

“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