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应用手机信令数据分析新冠肺炎疫情对居民地铁通勤的影响机理
| 论文题名： | 应用手机信令数据分析新冠肺炎疫情对居民地铁通勤的影响机理 |
| 关键词： | 地下铁路;通勤方式;手机信令数据;随机森林模型 |
| 摘要： | 新冠肺炎疫情爆发以来，城市居民的通勤出行行为已经受到了深远的影响。通勤是城市居民出行结构的重要组成部分，具有出行时间和空间相对稳定的特征。新冠肺炎疫情爆发期间，城市居民通勤方式的变化对公共交通客流的减少起着重要作用。因此，有必要确定疫情期间通勤者的通勤方式变化强度，分析影响通勤方式选择的关键因素及其作用机理。本研究使用2021年5月的广州市手机信令数据，着力分析居民到地铁站距离和新冠病例停留点数量对通勤选择行为的影响。本文的主要研究内容如下： （1）为确保研究对象的通勤方式转变不受通勤者自身的通勤需求下降所干扰，本研究应用手机信令数据选择了在疫情爆发之前一直乘坐地铁进行通勤，且在疫情期间的通勤强度与疫情前保持一致的通勤者。 （2）为探究通勤者到地铁站距离对通勤选择行为的影响，本研究使用随机森林模型分析了以通勤者工作地和居住地到地铁站距离，通勤者个人属性，通勤者周边建成环境对居民在疫情期间选择地铁的非线性影响。 （3）为确定新冠肺炎疫情病例停留点对居民通勤选择行为是否存在影响，本研究采用梯度提升决策树模型分析了病例停留点位数量对通勤者在疫情期间继续选择地铁通勤概率的非线性影响，同时分析了病例停留点数量和地铁站周边建成环境要素对通勤选择行为的协同效应。 |
| 作者： | 王至伟 |
| 专业： | 建筑与土木工程 |
| 导师： | 郭洪旭;蔡云楠 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 广东工业大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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