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探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据（Smart Card Data,SCD）在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点（Point of Interest,POI）数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的地铁出行数据集。使用基于随机森林（Random Forest,RF）算法对地铁出行数据集进行训练完成的分类器对SCD记录的每一次地铁出行进行分类,获得该次出行的出行目的及其不同目的地铁出行时空间分布规律。研究结果表明,本识别方法可有效预测地铁乘客的出行目的,其中,“上班”、“回家”2类出行目的的预测准确率均超过90%;纳入土地利用特征相关变量可显著提升RF分类器预测准确率,印证了城市交通与土地利用的时空间互动理论。鉴于当前SCD的可获取性逐渐提高,该项技术在居民地铁出行监测与预测、地铁线网布局和地铁周边土地利用规划等实践方面,具有很强的推广性,有助于更全面地认知大城市居民的地铁出行行为。 相似文献
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自国家“十五”规划起,中国现代化综合交通运输体系构建以填空白、补短板、大规模设施建设为主,但近年来人口的增长、流动、空间集聚和生活方式等均发生了新的显著变化。以人为本,科学实施“交通强国”国家战略,亟待开展适应人口发展的现代化综合交通运输体系研究。本文基于国家发展与改革委员会国家“十四五”规划前期重大问题研究的部分成果,从人口与交通系统耦合协同机制出发,在深入分析人口发展及其交通需求趋势的基础上,提出适应人口发展的中国综合交通体系“钻石战略”。以京津冀、长三角、粤港澳、成渝城市群为“钻石”四极,以京沪通道、沪粤通道、粤川通道、京川通道为四边,以长江水陆通道、京港澳通道为十字骨架,以人口流入流出高强度的节点地区为枢纽,并提出构建适应人口发展的现代化综合交通运输体系实施重点,支撑国家重大空间发展战略;实施交通强国、适应人口发展;以人民为中心,打造高品质交通服务。 相似文献
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