Tillförlitliga och korrekta uppskattningar av efterfrågan på tunnelbanan kan ge metromyndigheterna insiktsfull information om planeringen av linjeanpassning och stationer. Många befintliga studier fokuserar på efterfrågan på tunnelbanan från dagliga eller årliga ridsportprofiler, men bara ett fåtal rör variationen i timrytteriet. I detta dokument användes en geografiskt och tidsmässigt vägd regressionsmodell (GTWR) för att undersöka den rumsliga och tidsmässiga variationen i förhållandet mellan timrytteriet och faktorer relaterade till den byggda miljön och topologisk struktur. Med Nanjing, Kina som fallstudie, genomfördes en empirisk studie med automatiska prisuppgifter (AFC) på tre veckor. Med en analys av variansen (ANOVA) fann man att GTWR-modellen gav den bästa passformen för timdata för ryttare jämfört med traditionella regressionsmodeller. Fyra byggda miljöfaktorer, nämligen bostad, handel, landskap och parkering, och två topologiska strukturfaktorer, nämligen grad centralitet och närhet centralitet, visade sig vara i hög grad relaterade till stationsnivå ryttarskap. Det rumsliga fördelningsmönstret och temporal icke-stationaritet av dessa sex variabler analyserades ytterligare. Resultatet av denna studie bekräftade att GTWR-modellen kan ge mer realistisk och användbar information genom att fånga spatiotemporal heterogenitet.
Dessutom använde REF den geografiskt och tidsmässigt viktade regressionsmodellen (GTWR) för att undersöka den rumsliga och tidsmässiga variationen i förhållandet mellan timrytteriet och de förklarande faktorerna.
Exploring Spatiotemporal Variation in Hourly Metro Ridership at Station Level: The Influence of Built Environment and Topological Structure
{'venue': None, 'journal': 'Sustainability', 'mag_field_of_study': ['Economics']}