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La tendance mondiale vers l'urbanisation a suscité l'adoption généralisée du développement orienté vers les transports en commun (TOD). Bien que les recherches précédentes aient largement exploré la relation entre l'utilisation des terres et l'achalandage des TOD, beaucoup se sont concentrées sur des associations linéaires à une échelle unique. Tirant parti des avancées récentes en modélisation non linéaire et de l'accessibilité des données en open-source, cette étude adopte une méthodologie complète en deux étapes. Tout d'abord, l'algorithme de clustering K-means catégorise les sites TOD à Shenzhen en trois clusters distincts, fournissant une compréhension basée sur les sites de leurs caractéristiques. Ensuite, un modèle de classification Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), complété par des valeurs SHapley Additive exPlanations (SHAP) pour l'interprétation, évalue quantitativement l'influence de l'utilisation mixte des terres sur l'achalandage des TOD dans divers zones de chalandise. En ce qui concerne les résultats, nous découvrons que les facteurs d'utilisation des terres ont des effets différents sur le patronage des sites TOD à différents rayons de tampon et explorons les subtilités de ces effets. D'autres résultats révèlent des relations non linéaires avec des degrés variés de positivité et de négativité. Par exemple, les résidents et les sites de santé ont un impact positif sur le patronage à tous les rayons de tampon, tandis que certaines utilisations commerciales des terres affichent une influence négative. L'étude démontre comment l'importance des différentes structures d'utilisation des terres varie à travers ces clusters, éclairant les impacts nuancés de l'utilisation des terres sur les zones de chalandise des TOD. Notre recherche optimise les mélanges d'utilisation des terres en fonction des caractéristiques prédominantes des clusters en offrant des recommandations concrètes pour les gestionnaires urbains.
Gu et al. (Mar,) ont étudié cette question.
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