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站点分类下的城市公共自行车交通需求预测

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准确掌握土地利用与公共自行车交通需求关系是调整管控措施和站点运营管理的关键依据,以西安市的公共自行车站点为例,先以多因子指标作为变量运用K-means聚类将站点分为白天目的地站点、夜间目的地站点、白天起源地站点和组合起源/目的地站点;然后针对各类站点属性,分别建立用地、公交线路、地铁出入口、站点中心性为解释变量的非线性回归模型,结果表明:站点区位、外部环境变量和土地利用对不同属性站点具有不同的客流生成率.结果可在城市公共自行车系统运营管理方面提供理论基础建议.
Forecast of urban public bicycle traffic demand by station classification

朱才华、孙晓黎、李岩

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长安大学运输工程学院,西安710064

交通运输规划与管理 公共自行车系统 土地利用 聚类分析 非线性回归模型

国家重点研究计划项目国家自然科学基金陕西省自然科学基础研究计划项目

2017YFC0803906514080492020JM-237

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20191153

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(2)
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