针对城市区域的复杂性和多变性,提出了一个级联城市区域分析框架(cascaded urban area analysis framework,CUAAF),用来对城市区域进行时空聚类分析.首先,将城市区域划分为多个地理栅格.其次,采用新的区域时空行为指标(areabehaviorinde...针对城市区域的复杂性和多变性,提出了一个级联城市区域分析框架(cascaded urban area analysis framework,CUAAF),用来对城市区域进行时空聚类分析.首先,将城市区域划分为多个地理栅格.其次,采用新的区域时空行为指标(areabehaviorindex,ABI)评估任意2个栅格之间的相关性.接着,用Louvain算法对相应的栅格网络进行分析,得到聚类区域.在得到聚类区域后,可再次将该区域输入CUAAF框架,进行级联分析,得到更多分层信息.级联实验可以采用多种指标分析城市区域,从不同层次了解城市区域,获得更详细的城市区域信息.最后,分别用周中周末的数据做了对比实验,结果显示本文方法具有稳健性和数据敏感性.展开更多
绿色出行的引导效果受政策及出行者选择偏好影响,需要考虑不同类型的低碳引导政策和出行者的异质性。为定量分析政策和出行者异质性对出行行为的影响,将政策分为三种:经济、便利和公共信息政策感知,基于521份绿色出行问卷调查数据,采用K...绿色出行的引导效果受政策及出行者选择偏好影响,需要考虑不同类型的低碳引导政策和出行者的异质性。为定量分析政策和出行者异质性对出行行为的影响,将政策分为三种:经济、便利和公共信息政策感知,基于521份绿色出行问卷调查数据,采用K-means聚类将出行者划分为享乐型组(60.7%)和实用型组(39.3%)。偏最小二乘法结构方程模型(partial least square method of structural equation model, PLS-SEM)的结果表明:在出行者绿色出行行为中,若不考虑出行者的异质性,可能高估或低估政策对出行者绿色出行意向的影响;享乐型组的绿色出行意向受公共信息政策感知的影响大于实用型组,受经济政策感知的影响小于实用型组;公共信息政策是引导享乐型组和实用型组绿色出行最重要的政策措施。展开更多
文摘针对城市区域的复杂性和多变性,提出了一个级联城市区域分析框架(cascaded urban area analysis framework,CUAAF),用来对城市区域进行时空聚类分析.首先,将城市区域划分为多个地理栅格.其次,采用新的区域时空行为指标(areabehaviorindex,ABI)评估任意2个栅格之间的相关性.接着,用Louvain算法对相应的栅格网络进行分析,得到聚类区域.在得到聚类区域后,可再次将该区域输入CUAAF框架,进行级联分析,得到更多分层信息.级联实验可以采用多种指标分析城市区域,从不同层次了解城市区域,获得更详细的城市区域信息.最后,分别用周中周末的数据做了对比实验,结果显示本文方法具有稳健性和数据敏感性.
文摘绿色出行的引导效果受政策及出行者选择偏好影响,需要考虑不同类型的低碳引导政策和出行者的异质性。为定量分析政策和出行者异质性对出行行为的影响,将政策分为三种:经济、便利和公共信息政策感知,基于521份绿色出行问卷调查数据,采用K-means聚类将出行者划分为享乐型组(60.7%)和实用型组(39.3%)。偏最小二乘法结构方程模型(partial least square method of structural equation model, PLS-SEM)的结果表明:在出行者绿色出行行为中,若不考虑出行者的异质性,可能高估或低估政策对出行者绿色出行意向的影响;享乐型组的绿色出行意向受公共信息政策感知的影响大于实用型组,受经济政策感知的影响小于实用型组;公共信息政策是引导享乐型组和实用型组绿色出行最重要的政策措施。
