Resumen

La política de restricción de matrículas (LPR) presenta la forma más directa de reducir el tráfico rodado y las emisiones en todo el mundo. Sin embargo, en la práctica ha suscitado una gran controversia. Esta política rompió la estructura original del modo de transporte urbano, que necesitó algunas estrategias de adaptación para adaptarse a este cambio. Investigar este cambio en la demanda de viajes es una tarea difícil porque está muy influenciada por las características del entorno local construido. Para describir el entorno construido se utilizan 14 variables de cuatro dimensiones: ubicación, diversidad de usos del suelo, distancia al transporte público y diseño de las calles. Para resolver la multicolinealidad entre las variables y el problema de la alta dimensión, este estudio utiliza dos modelos de regresión basados en la penalización, el LASSO (operador de selección y reducción mínima absoluta) y algoritmos de regresión de red elástica, para lograr la selección de variables y explorar los impactos del entorno construido en el cambio de la demanda de viajes provocado por la política LPR. Los cambios en la demanda de viajes se evalúan mediante la variación relativa del número de taxis en cada zona de análisis del tráfico, basada en los datos del GPS de taxis. Las variables del entorno construido se miden utilizando los datos de la red de transporte y los datos de puntos de interés (POI) de Baidu Map Service. Los resultados muestran que las regiones con un mayor nivel de servicio de transporte público y un mayor grado de mezcla de terrenos tienen una mayor resistencia a la política de restricción de vehículos. Además, la tasa de contribución del transporte público es estable en su conjunto, mientras que la tasa de contribución de la riqueza depende de tipos específicos de uso del suelo. Las conclusiones de este estudio pueden proporcionar una visión en profundidad de la influencia de la política de LPR y apuntalar las políticas complementarias de tráfico para garantizar la eficacia de la LPR.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:medio ambiente, política de lpr, tasa de contribución, puntos de servicio de baidu map, algoritmos de regresión de red elástica, restricción de matrículas, cambios en la demanda de viajes, contracción mínima absoluta, servicio de transporte público, datos gps de taxis
• Keywords:environment, lpr policy, contribution rate, baidu map service points, elastic net regression algorithms, license plate restriction, travel demand changes, least absolute shrinkage, public transportation service, taxi gps data