Subway Station Accessibility and Its Impacts on the Spatial and Temporal Variations of Its Outbound Ridership
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the influencing factors of subway station outbound ridership provides sights into current subway system operations and future expansion needs. The accessibility of a subway station quantifies the potential opportunities that can be accessed by its outbound riders and can be a key factor that influences its existing ridership. This study captures the impacts of 10 types of subway station accessibility on the spatial and temporal variation of the outbound ridership. The geographically and temporally weighted regression (GTWR) modeling framework was used to quantify the spatiotemporal correlation and the spatiotemporal nonstationarity among subway station outbound ridership using 1-month smart card data of one of the largest subway networks in the world (Shanghai, China) containing over 60 million exits. In addition, four separate GTWR models were estimated to capture the potential differences between regular and irregular subway riders and between weekdays and weekends. The results suggest that the GTWR model outperforms the ordinary least-square models and GWR models in both goodness of model fit and explanatory accuracy. The model estimation results highlight the spatial and temporal varying impacts of four types of subway station accessibility on the outbound ridership, including accessibility to commercial locations, bus stations, healthcare facilities, and recreation locations. The results provide valuable insights for predicting subway outbound ridership as a function of spatially and temporally explicit variables which may have implications on addressing operational, tactical, and strategic challenges related to subway systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».