研究概述
研究目标
针对城市公交站点分布不均、设施冗余等问题，构建基于多源时空数据的地理空间优化方法， 实现公交站点布局的科学优化，提升公共资源利用效率，促进城市可持续发展。
核心创新
创新性地结合XGBoost-SHAP机器学习方法分析影响因素，提出考虑站点冗余程度的冗余优化模型， 构建从影响因素解析到站点地理空间优化的完整方法框架。
关键研究数据
研究背景与意义
可持续发展目标导向
在联合国可持续发展目标（SDGs）框架下，SDG 11"建设包容、安全、有抵御灾害能力和可持续的城市和人类住区" 已成为当今时代世界各国关注的核心议题。公共交通作为城市可持续发展的重要组成部分， 其站点布局优化对于构建公平高效的交通体系具有重要意义。
环境效益
- 有效降低碳排放
- 减少交通拥堵
- 改善城市环境质量
社会效益
- 提升交通服务公平性
- 促进社会包容发展
- 提高居民出行便利性
技术路线框架
总体技术路线
构建从数据获取、影响因素分析、模型构建到空间优化的完整技术流程， 实现公交站点布局的科学化、智能化优化。
公平性测度
分析不同区域公交服务水平差异
影响因素体系
构建6大类19项影响因素分类
定量分析
XGBoost-SHAP机器学习分析
空间优化
冗余优化模型求解布局
影响因素分类体系
城市交通
- 地铁站距离
- 高速公路距离
- 道路网络密度
社会经济
- GDP密度
- 夜间灯光强度
- 经济活跃度
区域人口
- 人口密度
- 人口分布
- 人口流动性
地理环境
- 地形起伏度
- 土地利用类型
- 地理位置特征
基础服务
- 医院数量
- 学校数量
- 商业设施密度
文化娱乐
- 风景名胜数量
- 文化设施密度
- 娱乐场所分布
研究方法与模型
普通最小二乘法(OLS)
通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和，建立因变量与自变量之间的最佳线性拟合关系。
- 基础线性回归分析
- 统计显著性检验
- 模型基准对比
随机森林(RF)
通过构建多个决策树并进行集成学习，提高模型的泛化能力和预测精度，有效处理非线性关系。
- 集成学习算法
- 特征重要性评估
- 过拟合控制
XGBoost模型
基于梯度提升框架的高效机器学习算法，通过优化目标函数和正则化技术，实现高精度预测。
- 梯度提升决策树
- 高效并行计算
- 最优性能表现
冗余优化模型
模型核心机制
针对传统p-中值模型未考虑站点冗余问题的不足，本研究提出考虑站点间冗余程度的优化模型， 在最小化加权距离的同时，显著减少优化后站点的冗余程度。
模型目标
- 最小化候选点到需求点的加权总距离
- 考虑各影响因素的权重分配
- 降低高密集站点区域的冗余度
- 实现公交资源的均衡配置
技术特点
- 融合多源时空数据的综合分析
- 基于1000m格网的精细化建模
- Gurobi求解器高效求解
- 兼顾经济性与便捷性考量
主要研究结果
公交设施分布不均
区域差异显著
中心城区与边缘区域在便捷公共交通可达人口比例上相差超过30%
服务水平差异
不同区域公交站点服务覆盖范围和服务质量存在明显差距
影响因素权重分析
核心驱动因子
人口密度为核心驱动因子，占比27.77%
次要影响因子
风景名胜数量和停车场数量影响较小，特征重要性不足0.5%
模型优化效果
冗余度显著降低
与p-中值模型相比，显著减少了优化后站点的冗余程度
布局更加均匀
优化后的站点布局沿着原有公交线路分布且更加均匀
北京市公交站点优化结果
空间分布优化
- 东城区、西城区站点布局重新规划
- 考虑人口密度等核心影响因素
- 实现更加均衡的空间配置
服务效率提升
- 公共资源利用效率显著提升
- 居民出行便利性明显改善
- 交通服务公平性有效提升
研究贡献与创新
方法创新
创新性结合XGBoost-SHAP机器学习方法，实现影响因素定量解析
模型创新
提出考虑站点冗余程度的冗余优化模型，解决设施布局冗余问题
框架完整
构建从影响因素解析到空间优化的完整方法框架
数据融合
基于多源时空数据构建综合影响因素体系
应用价值
为高密集型公共服务设施优化提供技术路径
可持续发展
促进城市可持续发展和交通公平性提升
研究结论
主要发现
- 北京市公交设施分布存在显著不均衡现象，中心城区与边缘区域差异超过30%
- 人口密度是影响公交站点分布的核心驱动因子，贡献比重达27.77%
- 冗余优化模型在减少站点冗余的同时保持了优化性能
实践意义
- 为公交站点及其他公共服务设施布局提供参考与理论支撑
- 有助于提升公共资源利用效率，促进城市可持续发展
- 为构建公平高效的城市交通体系提供科学依据