基于大数据的交通拥堵影响因素关联性实证分析

易斌; 宋程; 刘翰宁

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基于大数据的交通拥堵影响因素关联性实证分析

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为提升城市交通治理水平,基于大数据技术获取广州市62个交通分区的拥堵指数、人口密度、就业密度、职住平衡率等9个指标数据,采取归纳法将各指标归纳为设施不便利程度、人口岗位综合密度、对外分布影响因子、过境交通因子四大综合指标,利用SPSS软件分析交通拥堵指数与四大综合指标的关联性.结果表明,交通设施越不便利、人口岗位综合密度越高、对外分布影响因子越大、过境交通因子越大均会引起交通拥堵指数的增加.根据关联性分析,提出提升交通供给与用地的匹配性、加强城市规划拉开空间结构、依靠交通复合走廊形成走廊职住平衡、优化交通系统网络结构提高整体效能4个方面的策略.

著录项

来源
《交通与运输》 |2021年第2期|30-35|共6页
作者
易斌; 宋程; 刘翰宁;
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作者单位

广州市交通规划研究院广州 510030;

广州市交通规划研究院广州 510030;

广州市交通规划研究院广州 510030;

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正文语种 chi
中图分类交通工程与交通管理;
关键词
交通拥堵; 大数据; 影响指标; 关联性研究; 拥堵缓解策略;

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