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地铁站属性对共享单车出行影响的异质性研究
1
作者
刘路
车宇禄
+2 位作者
朱宇婷
周小光
光志瑞
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期135-144,共10页
基于2018年上海市共享单车订单数据,本文以地铁站周边区域为研究范围,运用多尺度地理加权回归(MGWR)模型,分析建成环境对共享单车出行的影响机理,进一步,从地铁站类型及空间位置两大属性出发,揭示各类因素影响作用的异质性特征。研究结...
基于2018年上海市共享单车订单数据,本文以地铁站周边区域为研究范围,运用多尺度地理加权回归(MGWR)模型,分析建成环境对共享单车出行的影响机理,进一步,从地铁站类型及空间位置两大属性出发,揭示各类因素影响作用的异质性特征。研究结果表明,各类因素对共享单车出行吸引和发生呈现全正向、全负向、正负双重以及正负相反这4种不同的影响效果。面向不同属性的地铁站,影响共享单车出行的主要因素存在明显差异,且该差异在出行发生下更为显著。地铁站距市中心的距离对影响因素重要度排序结果有显著影响,而换乘站和非换乘站影响因素重要度排序方面的差异性相对较小。其中,“地铁站密度大于人口密度大于公交站密度”“居住用地大于地铁站密度”分别是市中心10 km范围内出行吸引和发生最主要的影响组合;“人口密度大于公交站密度大于居住用地”“土地信息熵大于人口密度”分别对应市中心10 km范围外出行吸引和发生的最主要影响组合。随着地铁站距市中心距离的增加,各类因素的影响系数呈现“<”型、斜“几”字型和“S”型这3类变化趋势,说明建成环境的影响效力随空间位置变化呈复杂的非线性变化特征,地铁站周边共享单车宜采取因地制宜的投放策略。
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关键词
城市交通
异质性
多尺度地理加权回归模型
共享单车
地铁站
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职称材料
进出站客流特征驱动的地铁车站画像构建及风险识别
2
作者
刘路
郑浩龙
+2 位作者
车宇禄
朱宇婷
光志瑞
《交通工程》
2024年第7期93-99,共7页
基于地铁刷卡数据,采用K-means时间序列聚类算法对北京市40个换乘站及157个中间站和首末站的进出站客流进行画像分析及客流风险识别。考虑地铁车站在轨道交通运营网络中的位置属性,分别提取高峰时段的大客流特征和换乘客流的时空分布特...
基于地铁刷卡数据,采用K-means时间序列聚类算法对北京市40个换乘站及157个中间站和首末站的进出站客流进行画像分析及客流风险识别。考虑地铁车站在轨道交通运营网络中的位置属性,分别提取高峰时段的大客流特征和换乘客流的时空分布特征,将地铁换乘站分为4类,中间站分为6类,首末站分为2类。聚类结果表明:各类型车站的进出站客流和换乘客流在高峰时段的时间不均衡性较为突出,考虑不同周边用地性质,地铁客流的空间不均衡性较为显著。通过辨识不同地铁车站类型及其对应的客流时空特性规律,提出基于特征值数据的客流风险等级评价方法,分析了典型的换乘站客流风险状态。结果表明:不同类型的换乘站客流风险时段有所区别、客流风险等级不同,其中B类型换乘车站客流风险最高。本研究能为地铁客流精细化诱导和地铁运营风险防控提供支持。
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关键词
地铁车站
客流特征
画像分析
风险识别
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职称材料
题名
地铁站属性对共享单车出行影响的异质性研究
1
作者
刘路
车宇禄
朱宇婷
周小光
光志瑞
机构
扬州大学
北京工商大学
北京市政路桥建材集团有限公司
北京市地铁运营有限公司技术创新研究院
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期135-144,共10页
基金
江苏省知识管理与智能服务工程研究中心2022年度开放课题(KMIS202206)
北京市教育委员会科研计划项目资助(SM202410011001)
国家自然科学基金(52302395)。
文摘
基于2018年上海市共享单车订单数据,本文以地铁站周边区域为研究范围,运用多尺度地理加权回归(MGWR)模型,分析建成环境对共享单车出行的影响机理,进一步,从地铁站类型及空间位置两大属性出发,揭示各类因素影响作用的异质性特征。研究结果表明,各类因素对共享单车出行吸引和发生呈现全正向、全负向、正负双重以及正负相反这4种不同的影响效果。面向不同属性的地铁站,影响共享单车出行的主要因素存在明显差异,且该差异在出行发生下更为显著。地铁站距市中心的距离对影响因素重要度排序结果有显著影响,而换乘站和非换乘站影响因素重要度排序方面的差异性相对较小。其中,“地铁站密度大于人口密度大于公交站密度”“居住用地大于地铁站密度”分别是市中心10 km范围内出行吸引和发生最主要的影响组合;“人口密度大于公交站密度大于居住用地”“土地信息熵大于人口密度”分别对应市中心10 km范围外出行吸引和发生的最主要影响组合。随着地铁站距市中心距离的增加,各类因素的影响系数呈现“<”型、斜“几”字型和“S”型这3类变化趋势,说明建成环境的影响效力随空间位置变化呈复杂的非线性变化特征,地铁站周边共享单车宜采取因地制宜的投放策略。
关键词
城市交通
异质性
多尺度地理加权回归模型
共享单车
地铁站
Keywords
urban traffic
heterogeneity
multi-scale geographically weighted regression model
bike-sharing
metro station
分类号
U121 [交通运输工程]
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职称材料
题名
进出站客流特征驱动的地铁车站画像构建及风险识别
2
作者
刘路
郑浩龙
车宇禄
朱宇婷
光志瑞
机构
扬州大学建筑科学与工程学院
北京工商大学商学院
北京市地铁运营有限公司技术创新研究院
出处
《交通工程》
2024年第7期93-99,共7页
基金
江苏省知识管理与智能服务工程研究中心2022年度开放课题(KMIS202206)
扬州大学中国大运河研究院2023年度开放课题(DYH202305)
扬州市-扬州大学市校合作科技创新平台建设项目(YZ2020269)。
文摘
基于地铁刷卡数据,采用K-means时间序列聚类算法对北京市40个换乘站及157个中间站和首末站的进出站客流进行画像分析及客流风险识别。考虑地铁车站在轨道交通运营网络中的位置属性,分别提取高峰时段的大客流特征和换乘客流的时空分布特征,将地铁换乘站分为4类,中间站分为6类,首末站分为2类。聚类结果表明:各类型车站的进出站客流和换乘客流在高峰时段的时间不均衡性较为突出,考虑不同周边用地性质,地铁客流的空间不均衡性较为显著。通过辨识不同地铁车站类型及其对应的客流时空特性规律,提出基于特征值数据的客流风险等级评价方法,分析了典型的换乘站客流风险状态。结果表明:不同类型的换乘站客流风险时段有所区别、客流风险等级不同,其中B类型换乘车站客流风险最高。本研究能为地铁客流精细化诱导和地铁运营风险防控提供支持。
关键词
地铁车站
客流特征
画像分析
风险识别
Keywords
metro station
passenger flow characteristics
portrait analysis
risk identification
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
地铁站属性对共享单车出行影响的异质性研究
刘路
车宇禄
朱宇婷
周小光
光志瑞
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
进出站客流特征驱动的地铁车站画像构建及风险识别
刘路
郑浩龙
车宇禄
朱宇婷
光志瑞
《交通工程》
2024
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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