基于大数据的交通拥堵影响因素关联性实证分析

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：37

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

在线出版日期：2021-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：30-35