一种用于地铁客流估计的改进地理加权Lasso（Ada-GWL）模型
应用统计
2019-04-03 v1
摘要
站点级客流估计在地铁交通规划中起着关键作用。在现有各种客流估计方法中，直接需求模型已被认为是一种有效方法。然而，现有的直接需求模型（包括地理加权回归（GWR））很少在客流估计中纳入局部模型选择。实际上，从局部视角获取多影响因素下地铁客流的深入认识，对于适应地方条件的客流管理与交通规划运营十分重要。在本研究中，我们提出一种改进地理加权Lasso（Ada-GWL）框架用于地铁客流建模，其执行回归系数收缩与局部模型选择。它考虑了地铁网络连接的介中心性，并采用基于网络的的距离度量替代基于欧氏距离的度量的距离度量，使其所谓适应于地铁网络情境。以深圳地铁的真实案例验证了我们提出模型的优越性。结果表明，在因变量估计误差与拟合优度方面，Ada-GWL模型相较于全局模型（普通最小二乘（OLS）、GWR、基于网络距离度量校准的GWR以及GWL）表现最佳。通过理解各系数在空间上的变化（弹性）及各站点的变量选择，其基于局部分析提供了更切合实际的结论。此外，通过依据回归系数对站点进行聚类分析，发现聚类的功能特征符合深圳功能用地政策的实际情况。所提Ada-GWL模型的这些结果展示了其在交通规划中强大的空间解释力。
引用
@article{arxiv.1904.01378,
title = {An Adapted Geographically Weighted Lasso(Ada-GWL) model for estimating metro ridership},
author = {Yuxin He and Yang Zhao and Kwok Leung Tsui},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.01378},
year = {2019}
}
备注
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