[论文解读] Testing the ability of Multivariate Hybrid Spatial Network Analysis to predict the effect of a major urban redevelopment on pedestrian flows

Crispin Cooper, Ian F. Harvey+2 more|ORCA Online Research @Cardiff (Cardiff University)|Mar 28, 2018

Urban Transport and Accessibility参考文献 12被引用 3

一句话总结

本研究提出了一种多变量混合空间网络分析（MHSpNA）模型，用于预测城市更新对行人流量变化的影响。通过将多种理论流量（如来自车站、停车场和零售区的流量）整合到校准后的空间网络中，该模型成功预测了卡迪夫市中心的行人活力，使用2007年的基线数据对2010年和2011年的预测结果进行了验证，证明了其预测能力。

ABSTRACT

Predicting how changes to the urban environment will affect town centre vitality, mediated as pedestrian flows, is important for environmental, social and economic sustainability. This study is a longitudinal investigation of before and after urban environmental change in a town centre and its association with vitality. The case study baseline is Cardiff town centre in 2007, prior and after major changes instigated by re-configuring Cardiff public and quasi-public street layout due to implementation of the St David's Phase 2 retail development. We present a Multivariate Hybrid Spatial Network Analysis (MHSpNA) model, which bridges the gap between existing Spatial Network Analysis models and four stage modelling techniques. Multiple theoretical flows are computed based on retail floor area (everywhere to shops, shop to shop, stations to shops and parking to shops). The calibration process determines a suitable balance of these to best match observed pedestrian flows, using generalized cross-validation to prevent overfit. Validation shows that the 2007 model successfully predicts vitality as pedestrian flows measured in 2010 and 2011. This is the first time, to our knowledge, that a vitality-pedestrian flow model has been evaluated for its ability to forecast town centre vitality changes over time.

研究动机与目标

• 评估多变量混合空间网络模型是否能够预测重大城市更新后的行人流量变化。
• 评估该模型使用实证行人流量数据对镇中心活力随时间变化的预测能力。
• 校准并验证一种整合多种流量类型（如零售到零售、停车场到商店）与现实观测的空间网络模型。
• 弥合传统空间网络分析与四阶段交通建模在城市规划背景下的差距。
• 展示该模型在环境变化背景下预测城市活力的可转移性与鲁棒性。

提出的方法

• 开发一种结合多种城市要素（如零售、车站、停车场）理论流量的多变量混合空间网络分析（MHSpNA）模型。
• 计算四种不同的理论流量类型：任意位置到商店、商店到商店、车站到商店、停车场到商店。
• 在校准过程中应用广义交叉验证，以优化理论流量加权组合，使其与观测到的行人数量相匹配。
• 使用2007年更新前的数据作为基线来训练模型，随后测试其在2010年和2011年行人流量测量中的预测准确性。
• 采用空间网络分析技术，对圣戴维斯二期更新后修改的街道网络中的路径选择与可达性进行建模。
• 使用观测到的行人数量验证模型性能，将2010年和2011年的数据视为样本外预测。

实验结果

研究问题

• RQ1 MHSpNA模型能否准确预测重大城市更新后的行人流量变化？
• RQ2 校准后的模型仅基于更新前的数据，对2010年和2011年实际行人流量的预测效果如何？
• RQ3 哪种理论流量组合（如来自车站、停车场、零售区）最能准确再现观测到的行人移动模式？
• RQ4 MHSpNA模型在预测城市活力方面，与传统空间网络模型或四阶段建模方法相比，优势有多大？
• RQ5 该模型是否足够稳健，能够有效预测复杂基础设施变化下的真实城市环境中活力的随时间变化？

主要发现

• MHSpNA模型仅使用2007年基线数据，成功预测了卡迪夫市中心2010年和2011年的行人流量。
• 校准后的模型实现了理论流量的合理平衡，与观测到的行人数量高度吻合，广义交叉验证有效防止了过拟合。
• 该模型在预测城市活力变化方面表现出良好的预测有效性，是首次已知对这类模型进行时间维度上的评估。
• 整合多种流量类型，特别是来自车站和停车场的流量，对提升预测准确性起到了关键作用。
• 模型成功预测更新后行人流量的能力，证实了其在城市规划与可持续性评估中的应用潜力。
• 验证结果表明，MHSpNA能够有效捕捉空间重构对行人移动模式的影响。