基于SVM的西部河谷型中小城市居民出行方式选择问题研究

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1、146科技研究城市道桥与防洪2015年2月第2期基于SVM的西部河谷型中小城市居民出行方式选择问题研究邵志成，钱勇生，曾俊伟：(1．兰州交通大学建筑与城市规划学院，甘肃兰州730070；2．兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州730070)摘要：研究河谷型城市的交通特征，选择合理的交通出行方式，对于减缓河谷型城市的交通问题具有重要意义。现利用支持向量机在处理大维数、小样本数据方面的优势，以定西市为实例，对定西市的交通特征进行分析，对影响居民出行方式的影响因素进行统计，并利用支持向量机进行拟合，拟合效果较好，精度较高。研究成果说明：该模型在河谷型城市居民

2、出行方式选择及预测中有较好的应用潜力。关键词：支持向量机；河谷型城市；交通特征；预测中图分类号：U491文献标志码：A文章编号：1009—7716(2015)02—0146—04河谷型中小城市特征的居民出行行为、建立高效0前言的出行需求预测模型具有重要意义。为解决城市交通问题，交通领域的工作者们目前，对城市居民出行方式预测的主要方法都在致力于追寻有效的解决方法。这些方法和手是采用VISEM软件进行预测或是采用Israeli模段概括起来有两大类。一类是从交通管理人手，用型、WenandKoppehman模型、PETRA模型、AMOS现代化的交通管理手段

3、对交通流进行有效的控模型、ALBATROSS模型等进行分析和预测。而居制、诱导、调度和指挥，这些管理方法的应用大大民出行预测的考虑的因素较多，数据维数较多，上地提高了城市道路系统的利用效率，并缩短了出述模型在处理大维数的数据方面比较困难，预测行者的出行时间；解决交通问题的另一类方法是结果的随机性不可避免。本文采用支持向量机进从城市交通规划人手，根据交通需求规划交通设行城市居民出行预测。支持向量机是一种有坚实施，改善交通条件，排除交通瓶颈。科学的交通规理论基础的新颖的小样本机器学习方法，它区别划是解决城市交通供需矛盾的有效途径。通过准于现有的统计方法，

4、基本上不涉及概率测度和大确预测城市交通需求，对城市交通进行系统科学数定理；可以有效地避免数据“维数灾难”。在城市的规划，进而提高城市交通网络的利用率。居民出行预测这种影响因素较多，数据维数比较随着城市交通需求管理(TransportationDemand大的问题中，支持向量机能够发挥较大的作用，可有Management，简称TDM)政策的实施应用和交通系效地避免数据的随机性，预测结果更加科学合理。统规划思想的不断发展，分析城市居民出行行为、1西部河谷型城市的交通特征建立高效的出行需求预测模型对未来年城市居民出行行为进行预测，为交通系统规划和交通需求1

5、．1河谷型城市空间布局特征管理政策的制定和评价提供基础数据和分析评级河谷型城市是指城市主体在河谷中形成并发的依据，成为交通领域近几年来一直研究和探讨育的一类城市，有广义和狭义两类。广义的河谷型的问题。河谷型城市由于特殊地形条件的限制和城市是指城市主体本身不受地形限制，但城镇体城市发展阶段、城市性质的影响，其交通问题要比系的发育却受到相当程度的限制，随地形、河流走同等条件平原型城市出现得早，而且较为严重。同向布局和沿伸。狭义的河谷型城市是指城市的主时由于域内河流对城市空间的割裂，严重影响着体发育受到河谷地形较为强烈的直接限制，城市城市布局，城市道路网规

6、划严重不足，导致了河谷本身被迫沿地形、河流走向发展【1。型城市交通混乱、堵塞较为严重。因此，研究西部河谷型城市由于独特的内涵而具有以下几个方面的特点：(1)地形对城市发展格局的强烈限收稿日期：2014—12—03制，迫使城市随地形的格局而布局。(2)城市发展基金项目：国家社科基金青年项目(14CJY052)等作者简介：邵志成(1988～)，男，甘肃兰州人，硕士研究生，研究到一定阶段为群组形态，城市布局一般具有明显方向：城市道路交通规划。的组团特征。(3)城市发展主轴一般沿河流主河道2015年2月第2期城市道桥与防洪科技研究147伸展，呈现带状密集空间

7、结构。(4)城市主体一般区人口数量；t为劳动者平均劳动时间。在河谷的第二、第三级阶地上先行发展，再向外Ci是便捷性指标，：W，其中：W为第围、山上逐步延伸。(5)城市发展到一定规模，必出txpi种出行方式平均等待时间。现“跳跃”发展，由于河谷的天然限制，城市发展到一定阶段后，扩散的迫切性和必要性比平原型城2基于支持向量机的城市居民出行费用预测市要强烈得多，必将跳出河谷，向外围寻求支撑支持向量机最初广泛应用于模式识别及函数点，如卫星城镇。(6)河谷型城市的城市容量与规回归等传统机器学习领域，取得很好的效果。现在模有明显的限制。城市病(如环境污染、交通问

8、题将支持向量机的预测功能应用到城市居民出行方等)也比相应规模和性质的其它类型城市出现的式选择预测上。时间早，