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建成环境对非常态下城市轨道交通站点客流模式的影响——以上海为例
1
作者
丁鹏飞
李卫江
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第4期141-151,174,共12页
为揭示非常态下城市轨道交通站点的功能和客流特征差异,以上海市404个地铁站点为样本,构建各站点的网络中心性和客流变化特征指标,选取特定时段的上海地铁站客流数据,并采用两步聚类再合成的方法划分出9种站点类型;同时,利用无序多分类...
为揭示非常态下城市轨道交通站点的功能和客流特征差异,以上海市404个地铁站点为样本,构建各站点的网络中心性和客流变化特征指标,选取特定时段的上海地铁站客流数据,并采用两步聚类再合成的方法划分出9种站点类型;同时,利用无序多分类逻辑回归模型,探讨非常态下站点类型与建成环境变量之间的相关性。结果显示,在24个建成环境变量中,道路密度、文化场馆、公共设施、教育学校、公司企业、餐饮服务和酒店宾馆数量等7个指标与非常态下的站点类型显著相关。具体而言,道路密度与多数站点类型显著负相关;文化场馆、公共设施与核心枢纽型、对外交通型站点显著正相关;教育学校对所有站点类型均呈负相关;公司企业对产业型和核心枢纽型站点正相关;宾馆酒店对居住型、对外交通型站点显著正相关;餐饮服务对强传导型、局部联系混合型和居住型站点显著正相关。研究结果对揭示非常态下城市轨道交通站点功能的复杂性和出行特征的适应性具有一定指导意义。
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关键词
城市轨道交通
非常态客流
分两步站点聚类
建成环境
无序多分类逻辑回归
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职称材料
学习分析技术在教学中的应用研究
被引量：
7
2
作者
丁鹏飞
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019年第4期215-219,共5页
探讨了如何利用学习分析技术促进教学改进。在数字化学习环境中,教师通过对学生学习过程的跟踪,记录其学习行为的数据;利用相关分析方法确定变量,利用聚类分析方法将学生划分为被动型、游离型、事倍功半型、学有余力型,并针对不同类别...
探讨了如何利用学习分析技术促进教学改进。在数字化学习环境中,教师通过对学生学习过程的跟踪,记录其学习行为的数据;利用相关分析方法确定变量,利用聚类分析方法将学生划分为被动型、游离型、事倍功半型、学有余力型,并针对不同类别学生的知识图谱和问卷调查结果安排教学进度和侧重点;用回归分析建立模型,进行成绩预测并识别困难学生;最后针对不同类型学生采用不同策略进行干预,提高了学业成绩的合格率。
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关键词
学习分析技术
聚类
成绩预测
干预
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职称材料
题名
建成环境对非常态下城市轨道交通站点客流模式的影响——以上海为例
1
作者
丁鹏飞
李卫江
机构
上海
师范大学
旅游
学院
上海旅游高等专科学校公共教学部
上海
师范大学环境与地理
科学
学院
出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第4期141-151,174,共12页
基金
上海市城乡建设和交通发展研究院计划课题(310-C-6135-23-010004)
上海旅游高等专科学校科研项目(E1-0250-24-12-07)。
文摘
为揭示非常态下城市轨道交通站点的功能和客流特征差异,以上海市404个地铁站点为样本,构建各站点的网络中心性和客流变化特征指标,选取特定时段的上海地铁站客流数据,并采用两步聚类再合成的方法划分出9种站点类型;同时,利用无序多分类逻辑回归模型,探讨非常态下站点类型与建成环境变量之间的相关性。结果显示,在24个建成环境变量中,道路密度、文化场馆、公共设施、教育学校、公司企业、餐饮服务和酒店宾馆数量等7个指标与非常态下的站点类型显著相关。具体而言,道路密度与多数站点类型显著负相关;文化场馆、公共设施与核心枢纽型、对外交通型站点显著正相关;教育学校对所有站点类型均呈负相关;公司企业对产业型和核心枢纽型站点正相关;宾馆酒店对居住型、对外交通型站点显著正相关;餐饮服务对强传导型、局部联系混合型和居住型站点显著正相关。研究结果对揭示非常态下城市轨道交通站点功能的复杂性和出行特征的适应性具有一定指导意义。
关键词
城市轨道交通
非常态客流
分两步站点聚类
建成环境
无序多分类逻辑回归
Keywords
Urban Rail Transit
Passenger Flow under Abnormal Condition
Two-Step Station Clustering
Built Environment
Disordered Multiple Classification Logistic Regression
分类号
U293.5 [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
学习分析技术在教学中的应用研究
被引量：
7
2
作者
丁鹏飞
机构
上海旅游高等专科学校公共教学部
上海
师范大学
旅游
学院
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019年第4期215-219,共5页
基金
上海旅游高等专科学校科研基金项目(KY2015-BX6)
文摘
探讨了如何利用学习分析技术促进教学改进。在数字化学习环境中,教师通过对学生学习过程的跟踪,记录其学习行为的数据;利用相关分析方法确定变量,利用聚类分析方法将学生划分为被动型、游离型、事倍功半型、学有余力型,并针对不同类别学生的知识图谱和问卷调查结果安排教学进度和侧重点;用回归分析建立模型,进行成绩预测并识别困难学生;最后针对不同类型学生采用不同策略进行干预,提高了学业成绩的合格率。
关键词
学习分析技术
聚类
成绩预测
干预
Keywords
learning analytics technology
cluster
achievement prediction
intervention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
建成环境对非常态下城市轨道交通站点客流模式的影响——以上海为例
丁鹏飞
李卫江
《铁道运输与经济》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
学习分析技术在教学中的应用研究
丁鹏飞
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2019
7
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职称材料
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