基于机器学习模型的建成环境对小汽车拥有行为的影响

来源：交通运输系统工程与信息杂志2020年第4期北京时间：

作者：王晓全，邵春福，管岭，尹超英

单位：北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室，北京 100044

摘要：为分析家庭小汽车拥有行为，同时考虑居住地和工作地建成环境的影响，构建梯度提升迭代决策树(GBDT)模型；分析社会经济属性，居住地、工作地建成环境属性对小汽车拥有行为的影响程度，并基于长春市居民出行调查数据进行实证研究.结果表明：3类影响因素中，社会经济属性对小汽车拥有行为的影响最大(58.95%)；职住地建成环境属性均对家庭小汽车拥有行为具有显著影响，且居住地建成环境影响(23.77%)高于工作地建成环境(17.28%)；职住地建成环境属性中，除居住地交叉口密度，工作地到中央商务区(CBD)距离及公共交通站点密度外，其他建成环境属性对小汽车拥有行为的影响均大于5%.因此，有必要同时优化职住地的建成环境来抑制小汽车拥有量的增长.

关键词：交通工程,职住地建成环境,小汽车拥有,影响程度,梯度提升迭代决策树

基金资助：中央高校基本科研业务经费专项资金/The Fundamental Research Funds for the Central Universities (2019YJS101).