典型文献
基于机器学习的换乘优惠政策对不同收入水平乘客的实施效果评估
文献摘要：
换乘优惠政策是促进城市居民低碳出行的重要手段,评估换乘优惠政策实施效果对城市公共交通规划与管理具有重要意义.该文建立了一种基于卷积神经网络与随机森林的精细城市房价模拟模型,并将其模拟结果与换乘优惠政策实施前后的乘客IC刷卡数据耦合,实现对各收入水平乘客的准确划分,在此基础上通过优惠享受率、客流特征以及核密度分析等评估城市公共交通换乘优惠政策的实施效果.对2019年厦门市换乘优惠政策案例的研究结果表明:厦门市房价(表征居民收入水平)分布呈岛内高值集中、岛外低值均匀分布的特点,换乘优惠政策对中低收入水平乘客的吸引效果最强;当乘客出行总花费优惠至4元左右时,接驳客流吸引效果达到最优.研究结果可为今后城市公共交通换乘优惠政策制定与优化提供参考.
文献关键词：
城市公共交通;机器学习;乘客收入水平识别;换乘优惠政策
中图分类号：
作者姓名：
齐瑞臻;高悦尔;王丽霞
作者机构：
华侨大学建筑学院,福建 厦门362021
文献出处：
引用格式：
[1]齐瑞臻;高悦尔;王丽霞-.基于机器学习的换乘优惠政策对不同收入水平乘客的实施效果评估)[J].地理与地理信息科学,2022(05):72-78
A类：
换乘优惠,换乘优惠政策,门市房,乘客收入水平识别
B类：
基于机器学习,实施效果评估,城市居民,低碳出行,政策实施效果,城市公共交通,公共交通规划,交通规划与管理,城市房价,模拟模型,IC,刷卡数据,数据耦合,客流特征,核密度分析,交通换乘,厦门市,居民收入水平,岛内,岛外,低值,均匀分布,中低收入,乘客出行,花费,接驳
AB值：
0.201584
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