基于站点分类的轨道交通客流影响因素研究--以武汉市为例
本文依据各轨道交通站点客流数据、土地利用以及POI数据,通过建立回归分析模型研究轨道交通站点不同时段客流的影响因素。首先,依据不同站点的日客流变化趋势特征进行K-Means聚类分析,将所有轨道交通站点归纳为5个类型,进而通过地理加权回归模型(GWR)研究土地利用、建成环境和站点类型等因素对早晚进出站高峰客流的影响效果,实证结果表明：土地使用性质、休闲娱乐和交通设施数量以及不同类型的站点数量对轨道交通客流具有显著影响,其中居住用地布局对高峰客流的影响最为显著；通过结果比较可以发现POI数据比土地利用数据更能够体现空间功能特征；偏居住混合型站点能够有效减少出行需求,而偏就业混合型站点会激发出行需求增加客流量,居住和就业主导型站点数量对客流的影响与工作日通勤规律高度一致；不同站点类型对客流的影响具有时空异质性,根据相关系数的空间分布特征可以分析城市的空间格局,GWR模型考虑了变量之间的空间关系,具有更高的拟合精度。
站点分类 轨道交通客流 聚类分析 地理加权回归
韩叙 赵丽元
华中科技大学
国内会议
成都
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2021-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）