一种用于度量城市地铁系统脆弱性的因果推断方法
应用统计
2020-11-24 v3
摘要
公交运营者需要脆弱性度量以理解中断下的服务水平退化程度。本文提出一种新颖的因果推断方法估计地铁系统站点级脆弱性，为相关文献作出贡献。实证分析基于历史事件与总体乘客需求的大规模数据。因此该分析免除了既往研究对人类行为与中断情景所作假设的依赖。我们基于中断对出行需求、平均出行速度与客流分布的因果影响发展了四个实证脆弱性指标。具体而言，所提出的基于客流分布不规则性的指标将脆弱性度量范围扩展至整个出行分布，而非仅分析中断对进站或出站需求（即出行分布的矩）的影响。通过采用倾向得分匹配方法调整由中断非随机发生引起的混杂偏差，获得中断影响的无偏估计。将所提框架应用于伦敦地铁表明，地铁站的脆弱性取决于位置、拓扑及其他特征。我们发现，2013 年中央伦敦站点在出行需求损失方面更脆弱。然而，平均出行速度损失与相对客流的不规则性揭示，外伦敦站点的乘客因缺乏替代路径而遭受更长的个体延误。
引用
@article{arxiv.2007.05276,
title = {A Causal Inference Approach to Measure the Vulnerability of Urban Metro Systems},
author = {Nan Zhang and Daniel J. Graham and Daniel Hörcher and Prateek Bansal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05276},
year = {2020}
}