基于XGBoost模型的城市建成环境对网约车碳排放影响
尹超英1
葛耀霞1
陈文栋1
王晓全2
邵春福3
1.南京林业大学 汽车与交通工程学院,南京 2100372.河海大学 土木与交通学院,南京 2100983.新疆大学 新疆交通基础设施绿色建养与智慧交通管控重点实验室,乌鲁木齐 830017
摘要：为探究建成环境与网约车碳排放之间的互动关系,以南京市网约车订单运营数据为基础,从人口数量、土地利用、距市中心距离及房价等方面刻画建成环境指标,建立将出行起终点建成环境因素同时考虑在内的极端梯度提升树模型(Extreme Gradient Boosting,XGBoost),识别影响网约车碳排放的关键因素,揭示二者之间非线性影响与变量交互效应.同时,将模型回归结果与传统的梯度提升决策树模型(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)进行对比,进而验证该模型在拟合回归上的优势.研究结果表明:XGBoost模型拟合效果优于GBDT模型,其决定系数、平均绝对误差、均方根误差分别为0.541、0.364、0.275;网约车出行起终点距市中心距离变量贡献度较大,分别为20.544%和29.127%;起终点距地铁站点距离对网约车碳排放量的反馈机制相反,表明距地铁站点距离对碳排放影响存在非对称性;起终点距市中心距离与网约车碳排放非线性关系均呈现U型分布,在7 km和20 km处具有显著阈值效应;起点距市中心距离与起点道路密度等变量对网约车碳排放存在明显的交互作用.
关键词：城市交通非线性作用XGBoost模型网约车碳排放建成环境
分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)
论文发表日期：2025-04-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 86-94 )
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