基于负二项回归模型估计城市多用途步道混合模式交通量
物理与社会
2022-08-15 v1
摘要
改进城市交通系统规划与管理需要多用途城市步道非机动交通的数据与模型。当因变量为具有过离散的非负整数（如交通计数）时，负二项回归模型是恰当且有用的。本文给出八个负二项模型，用于估计城市步道交通量，数据来自明尼苏达州明尼阿波利斯市六个地点主动式红外监测器的 1,898 条每日混合模式交通计数。我们的模型包含多达 10 个代表社会人口、建成环境、天气与时间特征的独立变量。一个通用模型可用于估计未监测地点处的交通量。一个带各监测点虚拟变量而非邻域特定变量的六地点模型，可在监测器计数不可用时用于估计现有地点的交通量。六个步道特定模型适用于估计交通量随天气与星期几变化的变动。验证结果表明负二项模型优于普通最小二乘回归估计的模型。这些新模型平均在约 16.3% 误差内估计交通量，对规划与管理目的而言是合理的。
引用
@article{arxiv.2208.06369,
title = {Estimating Mixed-Mode Urban Trail Traffic Using Negative Binomial Regression Models},
author = {Xize Wanga and Greg Lindsey and Steve Hankey and Kris Hoff},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.06369},
year = {2022}
}