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        城市宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)研究

        2017-12-27 03:08:00李浩然裴玉龍
        黑龍江交通科技 2017年10期
        關(guān)鍵詞:高峰分析

        李浩然,裴玉龍

        (東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150040)

        城市宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)研究

        李浩然,裴玉龍

        (東北林業(yè)大學(xué)交通學(xué)院, 黑龍江 哈爾濱 150040)

        通過(guò)對(duì)全國(guó)44個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)、道路交通以及交通擁堵數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析與比較,提出城市宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)模型,系統(tǒng)、科學(xué)的量化城市宏觀交通擁堵與城市發(fā)展的演變規(guī)律,初步探究城市發(fā)展階段與宏觀城市交通擁堵的相關(guān)關(guān)系。

        宏觀;交通擁堵;預(yù)測(cè);相關(guān)關(guān)系

        1 宏觀城市交通擁堵預(yù)測(cè)指標(biāo)篩選

        近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)以及數(shù)據(jù)分析挖掘產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,越來(lái)越多的行業(yè)開(kāi)始運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決相關(guān)問(wèn)題,交通運(yùn)輸領(lǐng)域自然也不例外。高德交通在2016年1月發(fā)布了《2015年度中國(guó)主要城市交通分析報(bào)告》,我們從中提取44個(gè)城市的“高峰擁堵延時(shí)指數(shù)”作為城市宏觀交通擁堵的直觀表征。

        考慮到交通擁堵是城市病的一種,其出現(xiàn)可能與城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀態(tài)、道路交通發(fā)展?fàn)顟B(tài)等數(shù)據(jù)存在聯(lián)系,因此我們選取市轄區(qū)GDP、市轄區(qū)人口、城市建設(shè)用地面積、市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014年)、市轄區(qū)人均GDP、城市人口密度等作為宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo);選取實(shí)有城市道路面積、公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)、全年公共汽電車客運(yùn)總量、人均道路面積、萬(wàn)人公交車數(shù)、人均公交出行量等作為宏觀道路交通指標(biāo)。通過(guò)分析上述指標(biāo)與高峰擁堵延時(shí)指數(shù)的相關(guān)關(guān)系,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選,選取合適的指標(biāo)進(jìn)行宏觀城市交通擁堵預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建。

        1.2 宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)篩選

        首先對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)進(jìn)行篩選。如表1,2014年末各城市部分宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)。

        表1 2014年末各城市宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)

        續(xù)表1

        數(shù)據(jù)來(lái)源:《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2015》

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與市轄區(qū)GDP數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.538,sig值為0,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與市轄區(qū)人口數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.535,sig值為0,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與城市建設(shè)用地面積數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.605,sig值為0,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014年)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.579,sig值為0,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與市轄區(qū)人均GDP數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.087,sig值為0.574,無(wú)相關(guān)關(guān)系。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與城市人口密度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.084,sig值為0.593,無(wú)相關(guān)關(guān)系。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與市轄區(qū)GDP、市轄區(qū)人口、城市建設(shè)用地面積、市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014年)、市轄區(qū)人均GDP、城市人口密度的相關(guān)性分析,我們可以篩選出市轄區(qū)GDP、市轄區(qū)人口、城市建設(shè)用地面積、市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014年)4個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)作為構(gòu)筑宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)模型的指標(biāo)。

        1.3 宏觀道路交通指標(biāo)篩選

        對(duì)宏觀道路交通指標(biāo)進(jìn)行篩選。如表2,2014年末各城市宏觀道路交通數(shù)據(jù)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與實(shí)有城市道路面積數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.425,sig值為0.004,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.615,sig值為0,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與全年公共汽電車客運(yùn)總量數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.723,sig值為0,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與人均道路面積數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為-0.219,sig值為0.153,低度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與萬(wàn)人公交車數(shù)數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.285,sig值為0.061,低度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與人均公交出行量數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析,可以得到其相關(guān)系數(shù)為0.544,sig值為0,中度相關(guān)。

        通過(guò)對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)與實(shí)有城市道路面積、公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)、全年公共汽電車客運(yùn)總量、人均道路面積、萬(wàn)人公交車數(shù)、人均公交出行量的相關(guān)性分析,我們可以篩選出實(shí)有城市道路面積、公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)、全年公共汽電車客運(yùn)總量、人均公交出行量4個(gè)宏觀道路交通指標(biāo)作為構(gòu)筑宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)模型的指標(biāo)。

        表2 2014年末各城市宏觀道路交通數(shù)據(jù)

        數(shù)據(jù)來(lái)源:《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2015》

        2 城市宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

        通過(guò)上述分析,我們最終篩選出市轄區(qū)GDP、市轄區(qū)人口、城市建設(shè)用地面積、市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014年)4個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo),以及實(shí)有城市道路面積、公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)、全年公共汽電車客運(yùn)總量、人均公交出行量4個(gè)宏觀道路交通指標(biāo)作為構(gòu)筑宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)模型的指標(biāo)。

        我們通過(guò)SPSS軟件對(duì)高峰擁堵延時(shí)指數(shù)以及篩選出的總共8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)行多元回歸分析,得到其相關(guān)系數(shù)為0.804,sig值為0,高度相關(guān),模型擬合效果良好。為了數(shù)據(jù)處理時(shí)的便捷,我們將高峰擁堵延時(shí)指數(shù)數(shù)值擴(kuò)大10 000倍進(jìn)行應(yīng)用,并用Y代表擴(kuò)大之后高峰擁堵延時(shí)指數(shù),X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8分別代表標(biāo)準(zhǔn)化后的市轄區(qū)GDP、市轄區(qū)人口、城市建設(shè)用地面積、市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014)、實(shí)有城市道路面積、公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)、全年公共汽電車客運(yùn)總量、人均公交出行量,可得到擴(kuò)大后高峰擁堵延時(shí)指數(shù)的預(yù)測(cè)模型為

        Y=-0.161X1+0.794X2-0.94X3-0.355X4+0.107X5-0.143X6+0.023X7+4.975X8+15 286.982

        (1)

        對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化并對(duì)其進(jìn)行共線性分析,如表3,方差膨脹因子表。表4,變量相關(guān)系數(shù)表。

        表3 方差膨脹因子表

        表4 變量相關(guān)系數(shù)表

        可見(jiàn),1、3、6、7的方差膨脹因子大于10,存在很多高度相關(guān)的變量,因此變量之間存在一定的共線性問(wèn)題。

        我們通過(guò)主成分回歸來(lái)解決共線性問(wèn)題。首先對(duì)變量進(jìn)行主成分分析,提取5個(gè)特征值大于0.1的主成分。

        (2)

        (3)

        (4)

        (5)

        (6)

        對(duì)提取主成分與標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)測(cè)變量進(jìn)行回歸分析,最后決定提取C1、C5兩個(gè)主成分。對(duì)C1、C5兩個(gè)主成分進(jìn)行回歸分析,可得到其相關(guān)系數(shù)為0.730,sig值為0。通過(guò)計(jì)算可得主成分回歸后的標(biāo)準(zhǔn)化回歸模型

        (7)

        通過(guò)主成分回歸后的標(biāo)準(zhǔn)化回歸模型的分析我們可以知道,城市宏觀交通擁堵水平與市轄區(qū)GDP、實(shí)有城市道路面積以及人均公交出行量呈負(fù)相關(guān)。市轄區(qū)GDP越高,標(biāo)志著城市綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,宏觀交通擁堵水平越低;實(shí)有城市道路面積越高,標(biāo)志著城市中可利用的道路越多,宏觀交通擁堵水平越低;人均公交出行量越高,標(biāo)志著城市居民公共交通出行意愿更高,城市公共交通服務(wù)水平更好,宏觀交通擁堵水平越低。市轄區(qū)GDP與實(shí)有城市道路面積對(duì)宏觀交通擁堵水平的影響相對(duì)較大,人均公交出行量的影響相對(duì)較小。

        城市宏觀交通擁堵水平與市轄區(qū)人口、城市建設(shè)用地面積、市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014)、公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)以及全年公共汽電車客運(yùn)總量呈正相關(guān)。市轄區(qū)人口越多,標(biāo)志著出行居民數(shù)量也越大,交通系統(tǒng)運(yùn)行負(fù)荷也相應(yīng)增大,宏觀交通擁堵越嚴(yán)重;城市建設(shè)用地面積越大、市轄區(qū)市政累計(jì)投入(2011-2014)越多、公共汽(電)車營(yíng)運(yùn)車輛數(shù)越多、全年公共汽電車客運(yùn)總量越大,宏觀交通擁堵越嚴(yán)重,可能與政府對(duì)城市交通擁堵的治理方式有關(guān),交通擁堵越嚴(yán)重,政府越傾向于擴(kuò)大城市面積,分散資源聚集度來(lái)解決擁堵問(wèn)題;交通擁堵越嚴(yán)重,政府越傾向于擴(kuò)大市政基礎(chǔ)設(shè)施投資,提高市政基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)來(lái)解決交通問(wèn)題;交通擁堵越嚴(yán)重,政府越傾向于鼓勵(lì)城市居民乘坐公共交通出行來(lái)解決擁堵問(wèn)題。

        3 結(jié) 論

        (1)本文通過(guò)對(duì)4個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)社會(huì)指標(biāo)、4個(gè)宏觀道路交通指標(biāo)與高峰擁堵延時(shí)指數(shù)的多元回歸分析,構(gòu)筑了城市宏觀交通擁堵預(yù)測(cè)模型。

        (2)通過(guò)對(duì)指標(biāo)的主成分回歸分析,對(duì)城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、道路交通發(fā)展與宏觀交通擁堵之間的關(guān)系有了定性的了解。

        [1] 沈小軍,陳峻,王晨. 基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通擁堵預(yù)測(cè)研究[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào),2009,7(3):97-101.

        [2] 郭澤斌,李振龍. 城市道路擁堵程度評(píng)判方法研究[J].交通標(biāo)準(zhǔn)化,2013,(11):62-65.

        [3] 袁二明,李瑩,李彪. 基于交通擁堵預(yù)測(cè)的交通網(wǎng)絡(luò)最短路問(wèn)題的研究[J].中國(guó)管理科學(xué),2013,(S1):43-45.

        U492

        C

        1008-3383(2017)10-0195-03

        2017-07-18

        李浩然(1993-),男,山西運(yùn)城人,碩士研究生,主要從事交通規(guī)劃方面的學(xué)習(xí)和研究工作。

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