摘要：面对日益严重的城市交通问题,城市管理者尝试从城市空间规划层面引导交通出行模式的转型,调节供需关系,缓解交通问题,而中心结构识别作为城市空间规划的重要步骤,在分析方法与数据应用等方面仍然受限。本文利用百度位置数据挖掘出的都市圈通勤数据,采用基于网格的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)密度聚类算法,识别出我国35个主要都市圈的中心布局,并根据5种通勤模式的理论模型和相应的量化指标对都市圈中心结构进行判别,最后对主要中心结构下影响通勤效率的因素进行回归分析。研究发现,虽然不同都市圈的中心布局差异明显,但大部分都市圈表现为非均衡多中心结构。不同中心结构的分布呈现出一定的地域特征,单中心结构都市圈主要位于中西部城市,而约束扩散结构和均衡多中心结构都市圈大多是由东部沿海开放城市发展形成。城市规模与通勤时耗的相关性最为显著,职住平衡度对通勤时耗也有较大影响。上述研究结果为针对性地制定不同都市圈的资源配置策略和通勤效率优化策略提供了有效支撑,对都市圈空间规划和交通可持续发展具有一定的理论价值和现实指导意义。

摘要：为探究不同形态城市道路交通事故的发生原因,将事故形态的影响因素进行筛选和约简,选取3种不同算法对事故形态进行分析与预测,对比预测模型的准确性。采用粗糙集理论对原始交通事故形态影响因素变量进行转换和约简,获得满足建模要求的试验数据,并按照总体一致原则把数据等分为训练集和测试集。基于C5.0决策树算法,构建交通事故形态预测决策树模型并进行模型准确性验证,生成交通事故形态规则集;另外,采用似然比检验筛选自变量构建交通事故形态多元Logistic回归预测模型;构建多层感知器(MLP)神经网络预测模型,检验模型训练集与测试集的准确率并进行对比分析。结果表明:3种模型中,C5.0决策树算法对交通事故形态在训练集和测试集中的预测准确率分别为80.39%与79.63%,高于多元Logistic回归模型和MLP神经网络模型。采用C5.0决策树算法得到交通事故形态主要影响因素为交通方式的选取,行驶在道路横断面位置,违法行为与行驶状态等,解释性良好。研究可为分析及预测城市道路交通事故形态,分析事故产生原因提供方法参考,还可为交通管理部门提供决策依据。

摘要：2022年全国应届毕业生规模突破千万,吸引青年人才成为城市间第二次人口红利的竞争。职场新人作为现代化城市中最具活力和创造力的群体,是城市经济社会发展的中坚力量,研究职场新人通勤特征、改善职场新人通勤问题对于青年发展型城市建设具有重要的现实意义。本文选取2010—2020年大学毕业生人口增加最多的16个城市,从通勤距离、通勤交通、职住分布、通勤时耗四个角度,分析25岁以下职场新人的通勤特征和职住需求,识别其典型活动空间与通勤问题,为吸引青年人才,优化青年群体在城市的工作、生活、社交环境提供决策支撑。

摘要：网约车合乘与地铁联运出行,不仅可以实现两种交通方式在服务功能上的优势互补,还可以放大共享出行的节能减排效益。基于滴滴出行网约车移动出行平台中北京市域拼车和顺风车运营数据以及北京地铁AFC刷卡数据,深入分析网约车合乘与地铁的竞合关系。利用非负矩阵分解算法进行延伸型通勤出行链的识别,提出考虑燃油经济性指标和车辆运行状态的通勤出行链节油估算模型。将该方法应用于北京市,发现拼车多为地铁竞争型和地铁延伸型订单,而顺风车多为地铁延伸型订单;延伸型通勤出行链主要为郊区通勤者提供地铁接驳服务。顺风车出行明显比拼车出行更加节油;“网约车合乘+地铁”通勤出行链主要来自郊区无地铁覆盖区域,该模式的平均节油率能够达到50%以上;“顺风车+地铁”出行链的节油效益好于“拼车+地铁”出行链。指出管理者应采取费用补贴、停车优惠等政策措施,鼓励“网约车合乘+地铁”通勤出行方式发展,使绿色高效的一体化出行服务惠及更多城市居民。

摘要：本文以音乐监测系统为实例介绍将MVC设计模式应用到实际的开发中,通过对MVC模式的理解和运用,能很好地将软件模块化,分离系统的数据控制和数据表示功能,有利于开发团队间的分工与合作,尤其在开发大型复杂的项目时,这种模式有利于加快项目进度,缩短开发周期,增强软件的可维护性和代码重用性,提高开发效率和项目质量。