空間異質(zhì)下地鐵建成環(huán)境與站點覆蓋客流吸引度關系研究

摘要： 機器學習模型廣泛應用于探究建成環(huán)境與客流的交互關系。然而，機器學習考慮的是全局關系，無法捕捉空間變化，為解決這一問題，本文從密度、多樣性、設計、目的地可達性、可獲得性和網(wǎng)絡連通性等方面構建了11種建成環(huán)境指標，提出一種輕量級梯度提升機(LightGBM)與地理加權回歸(GWR)的集成綜合分析模型(SLightGBM)，以探究建成環(huán)境對站點覆蓋客流吸引度的空間異質(zhì)性和非線性影響，...