为探究建成环境对城市轨道站点客流的非线性影响,以北京市轨道交通站点为研究对象,基于兴趣点(Point of Interest,POI)数据、手机信令数据、路网数据等多源数据,从社会经济与人口、土地利用、多模式衔接及站点特征4方面精细化刻画建成环...为探究建成环境对城市轨道站点客流的非线性影响,以北京市轨道交通站点为研究对象,基于兴趣点(Point of Interest,POI)数据、手机信令数据、路网数据等多源数据,从社会经济与人口、土地利用、多模式衔接及站点特征4方面精细化刻画建成环境,构建梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)模型揭示建成环境对不同时段及不同方向站点客流的相对贡献、非线性影响及阈值效应.研究结果表明:GBDT模型拟合效果优于普通最小二乘(Ordinary Least Squares,OLS)模型、自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)算法及随机森林(Random Forest,RF)模型;社会经济与人口属性对高峰时段客流的影响最大,对早晚高峰进出站客流的贡献均超过40%;土地利用属性对平峰进出站客流的影响最大,贡献为33.06%及49.10%;相对重要程度最高的变量对站点客流均表现出明显的非线性影响及阈值效应;距离市中心15~22 km的站点有更高的早高峰进站及晚高峰出站客流;高峰时段私家车接驳轨道交通的比例远大于平峰时段.研究结果可为城市轨道交通线网规划及城市土地利用布局提供理论支撑.展开更多
目的基于非线性混合效应模型探讨慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructive pulmonary disease,COPD)气虚证演变影响因素,以期为相关研究提供方法学范例。方法制定《慢性阻塞性肺疾病气虚证演变影响因素研究调查表》,在全国10家三甲医院动...目的基于非线性混合效应模型探讨慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructive pulmonary disease,COPD)气虚证演变影响因素,以期为相关研究提供方法学范例。方法制定《慢性阻塞性肺疾病气虚证演变影响因素研究调查表》,在全国10家三甲医院动态采集650例COPD患者的急性加重期第1天、第14天、危险窗期第1天、第28天、稳定期第1天、第90天临床资料;采用SAS 9.4软件,通过PROC NLMIXED过程,收集性别、年龄等8个基线数据;占比最高的冠心病、糖尿病、高血压3个合并症;风寒证、痰热证等9个兼夹证候作为固定效应,将个体水平作为随机效应,逐步拟合模型,筛选气虚证在疾病全程发生发展过程中的影响因素。结果共纳入合格病例637例,动态采集其急性加重期第1天、第14天、危险窗期第1天、第28天、稳定期第1天、第90天临床资料,发现前一年急性加重次数、饮酒、合并高血压、冠心病、兼夹血瘀证、阴虚证、阳虚证、6分钟步行距离、改良版英国医学研究委员会呼吸困难问卷(Modified Medical Research Council dyspnea questionnaire,mMRC)影响气虚证的演变(P<0.05)。结论采用非线性混合效应模型从复杂多时点动态数据中揭示了影响气虚证演变的相关因素,为相关研究提供了方法学借鉴。展开更多
文摘目的基于非线性混合效应模型探讨慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructive pulmonary disease,COPD)气虚证演变影响因素,以期为相关研究提供方法学范例。方法制定《慢性阻塞性肺疾病气虚证演变影响因素研究调查表》,在全国10家三甲医院动态采集650例COPD患者的急性加重期第1天、第14天、危险窗期第1天、第28天、稳定期第1天、第90天临床资料;采用SAS 9.4软件,通过PROC NLMIXED过程,收集性别、年龄等8个基线数据;占比最高的冠心病、糖尿病、高血压3个合并症;风寒证、痰热证等9个兼夹证候作为固定效应,将个体水平作为随机效应,逐步拟合模型,筛选气虚证在疾病全程发生发展过程中的影响因素。结果共纳入合格病例637例,动态采集其急性加重期第1天、第14天、危险窗期第1天、第28天、稳定期第1天、第90天临床资料,发现前一年急性加重次数、饮酒、合并高血压、冠心病、兼夹血瘀证、阴虚证、阳虚证、6分钟步行距离、改良版英国医学研究委员会呼吸困难问卷(Modified Medical Research Council dyspnea questionnaire,mMRC)影响气虚证的演变(P<0.05)。结论采用非线性混合效应模型从复杂多时点动态数据中揭示了影响气虚证演变的相关因素,为相关研究提供了方法学借鉴。
