识别影响城市公共交通需求的因素
应用统计
2021-11-18 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近年来美国（US）城市化的上升要求城市规划者和交通工程师更多地考虑大都市区居民可用的交通服务。这迫使交通主管部门通过改进技术和提升服务质量，提供更好、更可靠的公共交通方式。这些改进可通过识别和理解影响城市公共交通需求的因素来实现。影响城市公共交通需求的常见因素可分为内部和/或外部因素。内部因素包括公交票价、发车间隔和出行时间等政策举措。外部因素可包括地理、社会经济和公路设施特征。公交供给与需求之间存在固有的同时性，因此应进行两阶段最小二乘（2SLS）回归建模程序以预测城市公交供给与需求。为此，应建立两个多元线性回归模型：一个预测公交供给，另一个预测公交需求。研究发现，服务区密度、每次出行的总平均成本和最大服务中运营的车辆平均数量可用于预测以车辆营收小时表示的公交供给。此外，估计的车辆营收小时和每次出行的总平均票价可用于预测以非联运乘客出行次数表示的公交需求。诸如各交通机构周边地区的社会经济信息和各类交通系统的出行时间信息等额外数据，将有助于改进所建立的模型。
引用
@article{arxiv.2111.09126,
title = {Identifying the Factors that Influence Urban Public Transit Demand},
author = {Armstrong Aboah and Lydia Johnson and Setul Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.09126},
year = {2021}
}