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數據驅動下的大型城市功能與客流協同優化研究 版權信息
- ISBN：9787122442178
- 條形碼：9787122442178 ; 978-7-122-44217-8
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據驅動下的大型城市功能與客流協同優化研究 本書特色
（1）著眼于地鐵站點影響域內用地與地鐵系統的協同優化問題，從地鐵站點影響域內用地對地鐵站點客流影響機理這一關鍵點入手，基于多源大數據，豐富了軌道交通與城市職住空間平衡的理論，為城市規劃提供了更加科學的數據支持和技術手段。（2）本書在城市功能布局優化時，兼顧功能布局合理化、經濟效益、市民幸福感，針對北京市“大城市病”提出了較為合理的城市用地布局方案。（3）理論與應用并重，對解決城市規劃管理中的實際問題具有參考價值。
數據驅動下的大型城市功能與客流協同優化研究 內容簡介
本書深入探討了大數據背景下，如何利用大數據賦能城市治理，如何通過調整北京城市用地布局實現北京市交通-用地協同優化，進而實現北京市龐大城市資源合理的布局和分配，為北京等大型城市在海量人口、資源匯集的同時保障城市的高效、穩定運行提供了解決方案和實現路徑。全書共8章，主要包括地鐵站點影響域范圍精細化劃分、地鐵站點影響域用地精細化評價、基于復雜網絡的公交網絡優化、北京市職住空間影響因素研究、地鐵站點影響域內用地-客流互動機理、城市交通-用地協同優化等內容。 本書可供高等院校交通規劃、城市規劃類專業師生，城市管理人員、規劃研究人員參考閱讀。
數據驅動下的大型城市功能與客流協同優化研究 目錄
第1章 概述001
1.1 城市功能與客流協同優化研究開展的背景 001
1.2 城市功能與客流協同優化研究的內容 005
1.2.1 地鐵站點影響域劃分 005
1.2.2 基于多源大數據的城市發展精細化評價方法 005
1.2.3 大數據驅動下的智能公共交通網絡研究 006
1.2.4 基于多元大數據的北京市職住空間特征影響因素 006
1.2.5 基于多元大數據的北京市職住空間特征及影響因素研究 006
1.2.6 基于地鐵站點影響域內用地配置的城市功能優化研究 007
1.3 城市功能與客流協同優化研究的方法 007
1.4 城市功能與客流協同優化研究的創新之處 008
第2章 地鐵站點影響域范圍精細化劃分研究010
2.1 站點影響域劃分現狀 010
2.1.1 地鐵站點影響域邊緣形態 011
2.1.2 地鐵站點影響域范圍大小 011
2.2 地鐵站點影響域范圍 013
2.2.1 基于地鐵接駁廣義出行費用模型的站點影響域范圍劃分 014
2.2.2 地鐵站點對不同距離用地單元影響強度 017
2.3 北京市地鐵站點影響域范圍劃分結果及分析 018
2.3.1 數據處理 018
2.3.2 參數設置 021
2.3.3 計算結果 023
2.3.4 結果分析 024
小結 031
第3章 地鐵站點影響域用地精細化評價方法/032
3.1 站點影響域內用地評價研究現狀 033
3.1.1 傳統地鐵站點影響域用地強度評價方法 033
3.1.2 大數據背景下的地鐵站點影響域用地強度評價方法 034
3.2 地鐵站點影響域內城市用地評價方法 036
3.2.1 多源城市原始大數據集 036
3.2.2 地鐵站點影響域內城市用地評價指標體系 038
3.2.3 站點影響域內城市用地評價計算方法 041
3.3 站點影響域用地評價結果 044
3.3.1 居住屬性用地分析 044
3.3.2 交通屬性用地分析 044
3.3.3 商務屬性用地分析 046
3.3.4 商業屬性用地分析 047
3.3.5 行政屬性用地分析 047
3.3.6 休旅屬性用地分析 048
3.3.7 科教屬性用地分析 049
3.3.8 醫療屬性用地分析 049
3.4 北京市地鐵站點影響域用地精細化評價結果及分析 050
小結 052
第4章 基于復雜網絡的公交網絡優化研究/053
4.1 公交網絡優化研究現狀 053
4.1.1 大數據驅動的智能交通網絡研究 053
4.1.2 復雜網絡在公共交通研究中的應用 054
4.2 大數據驅動下的公交線網模型構建 055
4.2.1 公交-地鐵復合交通網絡模型及其特征 055
4.2.2 基于出行大數據的網絡效率改進 058
4.3 公交線網結構調節及應用模擬 059
4.3.1 城市公交線網結構調整機制設計 059
4.3.2 城市公交線網結構調節機制 060
4.3.3 北京市公共交通網絡拓撲特性分析 062
4.3.4 線網結構調節模型應用仿真模擬 063
小結 065
第5章 北京市職住空間影響因素研究/066
5.1 職住空間特征及影響因素研究現狀 067
5.1.1 職住平衡相關理論 067
5.1.2 職住空間結構相關理論 069
5.2 基于軌道交通通勤的職住空間特征分析 070
5.2.1 軌道交通通勤與職住空間數據描述與預處理 070
5.2.2 職住空間錯位分析 073
5.2.3 職住空間類型識別 079
5.3 職住空間影響因素分析 084
5.3.1 職住空間影響因素模型構建 084
5.3.2 北京職住空間影響因素模型計算與結果分析 090
5.3.3 北京職住空間調整方法及應用 094
小結 096
第6章 地鐵站點影響域內用地-客流互動機理研究/097
6.1 用地-客流互動機理研究現狀 097
6.1.1 基于多元回歸的直接預測法 097
6.1.2 大數據背景下的直接預測法 098
6.2 問題描述 100
6.3 模型構建 101
6.3.1 Stacking 客流集成預測模型 101
6.3.2 基學習器模型訓練 102
6.3.3 基學習器訓練結果分析 106
6.3.4 元學習器模型訓練 115
6.3.5 Stacking 客流集成預測模型性能比較 117
6.3.6 基于SHAP 算法的不同屬性用地對地鐵客流影響效應計算 119
6.4 實例分析 120
6.4.1 不同時段地鐵站點影響域各類屬性用地對客流量影響分析 120
6.4.2 地鐵站點影響域用地對站點客流影響結果分析 127
小結 128
第7章 城市交通-用地協同優化研究/130
7.1 交通-用地協同優化研究現狀 130
7.1.1 城市用地優化現狀 130
7.1.2 多目標優化理論及其在用地優化中的應用 132
7.2 地鐵站點影響域用地多目標優化研究 133
7.2.1 地鐵站點影響域用地優化多目標模型 133
7.2.2 基于NSGA-Ⅲ的多目標優化模型求解 143
7.3 地鐵站點影響域用地優化——以北京地鐵4 號線為例 148
7.3.1 實例分析 148
7.3.2 參數設置 148
7.3.3 優化結果 152
7.3.4 結論分析 155
小結 156
第8章 總結和展望/157
8.1 主要結論 157
8.1.1 地鐵站點影響域劃分研究 157
8.1.2 地鐵站點影響域用地精細化評價 157
8.1.3 基于復雜網絡的公交網絡優化研究 158
8.1.4 北京市職住空間影響因素研究 159
8.1.5 地鐵站點影響域用地-客流互動機理 160
8.1.6 運輸性能提升視角下的交通-用地協同優化研究 161
8.2 研究展望 161
參考文獻 163
1.1 城市功能與客流協同優化研究開展的背景 001
1.2 城市功能與客流協同優化研究的內容 005
1.2.1 地鐵站點影響域劃分 005
1.2.2 基于多源大數據的城市發展精細化評價方法 005
1.2.3 大數據驅動下的智能公共交通網絡研究 006
1.2.4 基于多元大數據的北京市職住空間特征影響因素 006
1.2.5 基于多元大數據的北京市職住空間特征及影響因素研究 006
1.2.6 基于地鐵站點影響域內用地配置的城市功能優化研究 007
1.3 城市功能與客流協同優化研究的方法 007
1.4 城市功能與客流協同優化研究的創新之處 008
第2章 地鐵站點影響域范圍精細化劃分研究010
2.1 站點影響域劃分現狀 010
2.1.1 地鐵站點影響域邊緣形態 011
2.1.2 地鐵站點影響域范圍大小 011
2.2 地鐵站點影響域范圍 013
2.2.1 基于地鐵接駁廣義出行費用模型的站點影響域范圍劃分 014
2.2.2 地鐵站點對不同距離用地單元影響強度 017
2.3 北京市地鐵站點影響域范圍劃分結果及分析 018
2.3.1 數據處理 018
2.3.2 參數設置 021
2.3.3 計算結果 023
2.3.4 結果分析 024
小結 031
第3章 地鐵站點影響域用地精細化評價方法/032
3.1 站點影響域內用地評價研究現狀 033
3.1.1 傳統地鐵站點影響域用地強度評價方法 033
3.1.2 大數據背景下的地鐵站點影響域用地強度評價方法 034
3.2 地鐵站點影響域內城市用地評價方法 036
3.2.1 多源城市原始大數據集 036
3.2.2 地鐵站點影響域內城市用地評價指標體系 038
3.2.3 站點影響域內城市用地評價計算方法 041
3.3 站點影響域用地評價結果 044
3.3.1 居住屬性用地分析 044
3.3.2 交通屬性用地分析 044
3.3.3 商務屬性用地分析 046
3.3.4 商業屬性用地分析 047
3.3.5 行政屬性用地分析 047
3.3.6 休旅屬性用地分析 048
3.3.7 科教屬性用地分析 049
3.3.8 醫療屬性用地分析 049
3.4 北京市地鐵站點影響域用地精細化評價結果及分析 050
小結 052
第4章 基于復雜網絡的公交網絡優化研究/053
4.1 公交網絡優化研究現狀 053
4.1.1 大數據驅動的智能交通網絡研究 053
4.1.2 復雜網絡在公共交通研究中的應用 054
4.2 大數據驅動下的公交線網模型構建 055
4.2.1 公交-地鐵復合交通網絡模型及其特征 055
4.2.2 基于出行大數據的網絡效率改進 058
4.3 公交線網結構調節及應用模擬 059
4.3.1 城市公交線網結構調整機制設計 059
4.3.2 城市公交線網結構調節機制 060
4.3.3 北京市公共交通網絡拓撲特性分析 062
4.3.4 線網結構調節模型應用仿真模擬 063
小結 065
第5章 北京市職住空間影響因素研究/066
5.1 職住空間特征及影響因素研究現狀 067
5.1.1 職住平衡相關理論 067
5.1.2 職住空間結構相關理論 069
5.2 基于軌道交通通勤的職住空間特征分析 070
5.2.1 軌道交通通勤與職住空間數據描述與預處理 070
5.2.2 職住空間錯位分析 073
5.2.3 職住空間類型識別 079
5.3 職住空間影響因素分析 084
5.3.1 職住空間影響因素模型構建 084
5.3.2 北京職住空間影響因素模型計算與結果分析 090
5.3.3 北京職住空間調整方法及應用 094
小結 096
第6章 地鐵站點影響域內用地-客流互動機理研究/097
6.1 用地-客流互動機理研究現狀 097
6.1.1 基于多元回歸的直接預測法 097
6.1.2 大數據背景下的直接預測法 098
6.2 問題描述 100
6.3 模型構建 101
6.3.1 Stacking 客流集成預測模型 101
6.3.2 基學習器模型訓練 102
6.3.3 基學習器訓練結果分析 106
6.3.4 元學習器模型訓練 115
6.3.5 Stacking 客流集成預測模型性能比較 117
6.3.6 基于SHAP 算法的不同屬性用地對地鐵客流影響效應計算 119
6.4 實例分析 120
6.4.1 不同時段地鐵站點影響域各類屬性用地對客流量影響分析 120
6.4.2 地鐵站點影響域用地對站點客流影響結果分析 127
小結 128
第7章 城市交通-用地協同優化研究/130
7.1 交通-用地協同優化研究現狀 130
7.1.1 城市用地優化現狀 130
7.1.2 多目標優化理論及其在用地優化中的應用 132
7.2 地鐵站點影響域用地多目標優化研究 133
7.2.1 地鐵站點影響域用地優化多目標模型 133
7.2.2 基于NSGA-Ⅲ的多目標優化模型求解 143
7.3 地鐵站點影響域用地優化——以北京地鐵4 號線為例 148
7.3.1 實例分析 148
7.3.2 參數設置 148
7.3.3 優化結果 152
7.3.4 結論分析 155
小結 156
第8章 總結和展望/157
8.1 主要結論 157
8.1.1 地鐵站點影響域劃分研究 157
8.1.2 地鐵站點影響域用地精細化評價 157
8.1.3 基于復雜網絡的公交網絡優化研究 158
8.1.4 北京市職住空間影響因素研究 159
8.1.5 地鐵站點影響域用地-客流互動機理 160
8.1.6 運輸性能提升視角下的交通-用地協同優化研究 161
8.2 研究展望 161
參考文獻 163
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