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El impacto del entorno construido y las condiciones climáticas en el comportamiento de viaje ha sido ampliamente estudiado. Sin embargo, estudios limitados se han centrado en comprender mejor tales efectos en ciudades de tamaño mediano con sistemas de transporte orientados a autobuses, particularmente desde una perspectiva separada de los orígenes y destinos de los viajeros. Tomamos Weinan, China, como un representante de las ciudades de segundo nivel en países en desarrollo que se concentran en estrategias de desarrollo orientadas a autobuses. Nuevas evidencias sobre la importancia de las características y los efectos no lineales de factores cruciales fueron reveladas por un enfoque basado en aprendizaje automático interpretable que combina XGBoost y Shapley Additive Explanation (SHAP) con datos de múltiples fuentes. La mayoría de los factores clave fueron críticos tanto en los orígenes como en los destinos, como la densidad de instalaciones residenciales y comerciales. Sin embargo, varios factores importantes, como la densidad de carreteras y el tiempo de embarque, tuvieron fuertes efectos desiguales en el comportamiento de viaje. Estos hallazgos proporcionan nuevos enfoques y implicaciones empíricas para apoyar las estrategias de planificación urbana en ciudades de tamaño mediano.
Li et al. (Tue,) estudiaron esta cuestión.
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