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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

  • 作者：王兆華//祝歆|責編:張海麗
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122442178
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：171
人民幣：RMB 98 元      售價：元
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內容大鋼
    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、資源彙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範圍精細化劃分、地鐵站點影響域用地精細化評價、基於複雜網路的公交網路優化、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。
作者介紹
王兆華//祝歆|責編:張海麗
目錄
第1章  概述
  1.1  城市功能與客流協同優化研究開展的背景
  1.2  城市功能與客流協同優化研究的內容
    1.2.1  地鐵站點影響域劃分
    1.2.2  基於多源大數據的城市發展精細化評價方法
    1.2.3  大數據驅動下的智能公共交通網路研究
    1.2.4  基於多元大數據的北京市職住空間特徵影響因素
    1.2.5  基於多元大數據的北京市職住空間特徵及影響因素研究
    1.2.6  基於地鐵站點影響域內用地配置的城市功能優化研究
  1.3  城市功能與客流協同優化研究的方法
  1.4  城市功能與客流協同優化研究的創新之處
第2章  地鐵站點影響域範圍精細化劃分研究
  2.1  站點影響域劃分現狀
    2.1.1  地鐵站點影響域邊緣形態
    2.1.2  地鐵站點影響域範圍大小
  2.2  地鐵站點影響域範圍
    2.2.1  基於地鐵接駁廣義出行費用模型的站點影響域範圍劃分
    2.2.2  地鐵站點對不同距離用地單元影響強度
  2.3  北京市地鐵站點影響域範圍劃分結果及分析
    2.3.1  數據處理
    2.3.2  參數設置
    2.3.3  計算結果
    2.3.4  結果分析
  小結
第3章  地鐵站點影響域用地精細化評價方法
  3.1  站點影響域內用地評價研究現狀
    3.1.1  傳統地鐵站點影響域用地強度評價方法
    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
  3.2  地鐵站點影響域內城市用地評價方法
    3.2.1  多源城市原始大數據集
    3.2.2  地鐵站點影響域內城市用地評價指標體系
    3.2.3  站點影響域內城市用地評價計算方法
  3.3  站點影響域用地評價結果
    3.3.1  居住屬性用地分析
    3.3.2  交通屬性用地分析
    3.3.3  商務屬性用地分析
    3.3.4  商業屬性用地分析
    3.3.5  行政屬性用地分析
    3.3.6  休旅屬性用地分析
    3.3.7  科教屬性用地分析
    3.3.8  醫療屬性用地分析
  3.4  北京市地鐵站點影響域用地精細化評價結果及分析
  小結
第4章  基於複雜網路的公交網路優化研究
  4.1  公交網路優化研究現狀
    4.1.1  大數據驅動的智能交通網路研究
    4.1.2  複雜網路在公共交通研究中的應用
  4.2  大數據驅動下的公交線網模型構建
    4.2.1  公交-地鐵複合交通網路模型及其特徵
    4.2.2  基於出行大數據的網路效率改進

  4.3  公交線網結構調節及應用模擬
    4.3.1  城市公交線網結構調整機制設計
    4.3.2  城市公交線網結構調節機制
    4.3.3  北京市公共交通網路拓撲特性分析
    4.3.4  線網結構調節模型應用模擬模擬
  小結
第5章  北京市職住空間影響因素研究
  5.1  職住空間特徵及影響因素研究現狀
    5.1.1  職住平衡相關理論
    5.1.2  職住空間結構相關理論
  5.2  基於軌道交通通勤的職住空間特徵分析
    5.2.1  軌道交通通勤與職住空間數據描述與預處理
    5.2.2  職住空間錯位分析
    5.2.3  職住空間類型識別
  5.3  職住空間影響因素分析
    5.3.1  職住空間影響因素模型構建
    5.3.2  北京職住空間影響因素模型計算與結果分析
    5.3.3  北京職住空間調整方法及應用
  小結
第6章  地鐵站點影響域內用地-客流互動機理研究
  6.1  用地-客流互動機理研究現狀
    6.1.1  基於多元回歸的直接預測法
    6.1.2  大數據背景下的直接預測法
  6.2  問題描述
  6.3  模型構建
    6.3.1  Stacking客流集成預測模型
    6.3.2  基學習器模型訓練
    6.3.3  基學習器訓練結果分析
    6.3.4  元學習器模型訓練
    6.3.5  Stacking客流集成預測模型性能比較
    6.3.6  基於SHAP演算法的不同屬性用地對地鐵客流影響效應計算
  6.4  實例分析
    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
    6.4.2  地鐵站點影響域用地對站點客流影響結果分析
  小結
第7章  城市交通-用地協同優化研究
  7.1  交通-用地協同優化研究現狀
    7.1.1  城市用地優化現狀
    7.1.2  多目標優化理論及其在用地優化中的應用
  7.2  地鐵站點影響域用地多目標優化研究
    7.2.1  地鐵站點影響域用地優化多目標模型
    7.2.2  基於NSGA-Ⅲ的多目標優化模型求解
  7.3  地鐵站點影響域用地優化——以北京地鐵4號線為例
    7.3.1  實例分析
    7.3.2  參數設置
    7.3.3  優化結果
    7.3.4  結論分析
  小結
第8章  總結和展望
  8.1  主要結論

    8.1.1  地鐵站點影響域劃分研究
    8.1.2  地鐵站點影響域用地精細化評價
    8.1.3  基於複雜網路的公交網路優化研究
    8.1.4  北京市職住空間影響因素研究
    8.1.5  地鐵站點影響域用地-客流互動機理
    8.1.6  運輸性能提升視角下的交通-用地協同優化研究
  8.2  研究展望
參考文獻

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