基于机器学习模型的建成环境对小汽车拥有行为的影响

作者：王晓全; 邵春福^*; 管岭; 尹超英

来源：交通运输系统工程与信息, 2020, 20(04): 173-177.

DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2020.04.025

• 交通工程
• 职住地建成环境
• 小汽车拥有
• 影响程度
• 梯度提升迭代决策树

为分析家庭小汽车拥有行为,同时考虑居住地和工作地建成环境的影响,构建梯度提升迭代决策树(GBDT)模型;分析社会经济属性,居住地、工作地建成环境属性对小汽车拥有行为的影响程度,并基于长春市居民出行调查数据进行实证研究.结果表明:3类影响因素中,社会经济属性对小汽车拥有行为的影响最大(58.95%);职住地建成环境属性均对家庭小汽车拥有行为具有显著影响,且居住地建成环境影响(23.77%)高于工作地建成环境(17.28%);职住地建成环境属性中,除居住地交叉口密度,工作地到中央商务区(CBD)距离及公共交通站点密度外,其他建成环境属性对小汽车拥有行为的影响均大于5%.因此,有必要同时优化职住地的建成环境来抑制小汽车拥有量的增长.

• 单位
  北京交通大学