基于建成环境的网约车与公共交通竞合关系分析方法

    公开(公告)号:CN119831814A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411898414.0

    申请日:2024-12-23

    Abstract: 本发明属于数据分析技术领域,具体涉及基于建成环境的网约车与公共交通竞合关系分析方法,包括以下步骤:获取网约车数据,并对网约车数据进行预处理;提取建成环境要素数据;对建成环境要素数据进行空间相关性检验,分析在空间上的分布特征;从空间覆盖和时间覆盖两方面对网约车和公共交通竞合关系进行分析;量化网约车对公共交通的替代程度;构建基于建成环境数据的网约车与公共交通竞合关系分析模型;对模型进行评估,检验模型性能。克服了现有技术的不足,利用建成环境数据和网约车出行订单数据,分析网约车与公共交通之间的竞合关系,探究影响网约车与公共交通竞合关系的因素,以及揭示竞合关系下网约车出行需求的时空异质性。

    基于双重机器学习模型的居民行驶里程影响因素分析方法

    公开(公告)号:CN119782737A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411847184.5

    申请日:2024-12-16

    Abstract: 本发明属于数据分析技术领域,具体涉及基于双重机器学习模型的居民行驶里程影响因素分析方法,包括以下步骤:基于TAZ分析提取包括人口密度、到市中心距离、交叉口密度、公交站点数量、土地利用熵的建成环境数据;获取居民的出行数据,并进行预处理;构建基于建成环境特征的机动车拥有量及其对居民日行驶里程影响评估模型;采用五折交叉验证法对评估模型进行验证,调整模型参数克服了现有技术的不足,通过采用一种创新的双重机器学习方法,显著规避了正则化偏差问题的影响,并大幅度降低了模型错配的风险。

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