论文部分内容阅读
公共自行车是一种绿色、健康、便捷的出行方式，作为城市公交的补充在缓解交通拥堵、方便市民出行等方面具有很多优势。本文选取了宜兴市作为中小型城市的典型代表，通过获取与融合多源数据，研究了不同季节条件下公共自行车出行特性的差异及其影响因素。
首先，获取一整年的宜兴市公共自行车刷卡数据与天气数据、从网上爬取公共自行车站点经纬度信息及道路信息数据，对原始数据中的无效数据、冗余数据、系统错误数据进行甄别与剔除。随后，将地理信息系统数据导入GIS软件，获得公共自行车站点300米缓冲区内的各类POI数量、路网密度等特征信息，进一步运用Python语言进行数据处理与融合，为后续研究提供分析基础。
其次，通过Python、MicrosoftExcel和ArcGIS等软件对多源融合数据进行可视化处理，结合可视化结果，从出行时长分布特性、出行距离分布特性、用户出行频数和频率特性、公共自行车使用的空间分布特性、以及用户的性别年龄分布等多角度进行了出行特性分析。
然后，以各公共自行车站点作为回归点，将各公共自行车站点的使用量作为因变量，分别构建传统的线性回归(OLS)模型与地理加权回归(GWR)模型，探究社会人口因素和土地利用因素在不同季节下的工作日周末、早晚高峰对公共自行车使用量的影响。从模型结果的拟合情况来看，GWR模型显著优于传统的OLS模型，并以影响较为显著的住宅型POI和公交站点密度为例对参数估计结果进行了可视化与分析。
最后，基于地理加权回归模型结果，以及季节变换下宜兴市公共自行车用户的出行规律，针对如何提高宜兴市公共自行车的吸引力，从完善自行车性能、站点布设和车辆调度等多角度提出了相关政策建议。
首先，获取一整年的宜兴市公共自行车刷卡数据与天气数据、从网上爬取公共自行车站点经纬度信息及道路信息数据，对原始数据中的无效数据、冗余数据、系统错误数据进行甄别与剔除。随后，将地理信息系统数据导入GIS软件，获得公共自行车站点300米缓冲区内的各类POI数量、路网密度等特征信息，进一步运用Python语言进行数据处理与融合，为后续研究提供分析基础。
其次，通过Python、MicrosoftExcel和ArcGIS等软件对多源融合数据进行可视化处理，结合可视化结果，从出行时长分布特性、出行距离分布特性、用户出行频数和频率特性、公共自行车使用的空间分布特性、以及用户的性别年龄分布等多角度进行了出行特性分析。
然后，以各公共自行车站点作为回归点，将各公共自行车站点的使用量作为因变量，分别构建传统的线性回归(OLS)模型与地理加权回归(GWR)模型，探究社会人口因素和土地利用因素在不同季节下的工作日周末、早晚高峰对公共自行车使用量的影响。从模型结果的拟合情况来看，GWR模型显著优于传统的OLS模型，并以影响较为显著的住宅型POI和公交站点密度为例对参数估计结果进行了可视化与分析。
最后，基于地理加权回归模型结果，以及季节变换下宜兴市公共自行车用户的出行规律，针对如何提高宜兴市公共自行车的吸引力，从完善自行车性能、站点布设和车辆调度等多角度提出了相关政策建议。