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基于多尺度地理加权回归模型的城市道路骑行流量分析
被引量：
15
1
作者
黄颙昊
杨新苗
岳锦涛
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1132-1141,共10页
居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高,然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路,无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景,该文提出了基于空间设计网络分析(spatial design network analysis,sDNA)的多尺度地理...
居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高,然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路,无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景,该文提出了基于空间设计网络分析(spatial design network analysis,sDNA)的多尺度地理加权回归模型(multi-scale geographically weighted regression,MGWR),考虑土地开发利用情况、道路路网结构和周边公共交通状况对路段自行车流量的影响,对城市道路骑行流量进行分析。通过对京张铁路沿线区域内共享单车出行数据分析,结果表明:该模型相较于经典地理加权回归模型和多元线性回归模型,有更好的回归效果,拟合优度R;分别提高0.087和0.113。最后,借助该模型数据分析影响骑行流量的主要因素及其作用尺度范围,拓展了基于定量分析方法的慢行交通规划维度。
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关键词
交通规划
慢行交通
空间句法
多尺度地理加权回归
交通流量预测
原文传递
题名
基于多尺度地理加权回归模型的城市道路骑行流量分析
被引量：
15
1
作者
黄颙昊
杨新苗
岳锦涛
机构
清华大学土木工程系
中国城市建设研究院有限公司
出处
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1132-1141,共10页
文摘
居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高,然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路,无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景,该文提出了基于空间设计网络分析(spatial design network analysis,sDNA)的多尺度地理加权回归模型(multi-scale geographically weighted regression,MGWR),考虑土地开发利用情况、道路路网结构和周边公共交通状况对路段自行车流量的影响,对城市道路骑行流量进行分析。通过对京张铁路沿线区域内共享单车出行数据分析,结果表明:该模型相较于经典地理加权回归模型和多元线性回归模型,有更好的回归效果,拟合优度R;分别提高0.087和0.113。最后,借助该模型数据分析影响骑行流量的主要因素及其作用尺度范围,拓展了基于定量分析方法的慢行交通规划维度。
关键词
交通规划
慢行交通
空间句法
多尺度地理加权回归
交通流量预测
Keywords
transportation planning
non-motorized traffic
space syntax
multi-scale geographically weighted regression
traffic flow predictions
分类号
U491.225 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度地理加权回归模型的城市道路骑行流量分析
黄颙昊
杨新苗
岳锦涛
《清华大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
15
原文传递
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参考文献
引证文献
统计分析
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