“交旅”融合下旅游经济与高速交通协调发展分析——以关中平原城市群为例

关中平原城市群是我国西部旅游资源的重要聚集地,其众多旅游资源开发与社会经济均衡发展亟需高速交通基础设施的支撑。以关中平原城市群为研究对象,基于高速交通和旅游经济评价指标体系,运用熵值法、耦合协调模型等方法,剖析高速交通与旅游经济的综合发展水平,并从时空维度分析两者耦合协调的演化态势,最后探究不同高速交通方式与旅游经济协调发展的差异特征。结果表明:(1)关中平原城市群高速交通与旅游经济综合水平整体呈上升态势,且城市群内部发展存在较大差异。(2)城市群高速交通和旅游经济尚未形成明显协调发展格局,其耦合协调度在时序上呈逐步上升趋势,在空间上逐步向“一圈一轴三带”格局演化。(3)不同的高速交通对系统协调程度和旅游经济边际效应存在明显差异,且与旅游经济的耦合协调度也不同。

公铁联运下我国中西部地区低碳运输实证研究

现代化综合运输体系的构建对高效和绿色提出了新要求。本文选取我国中西部地区公铁联运为研究对象,采用熵权-TOPSIS方法求出枢纽城市物流网点集装箱货运需求量,构建运输成本和碳排放量最小的双目标公铁联运优化模型,并模拟与中西部地区公铁联运相关的4种情景进行求解,通过敏感性分析探讨公路单位运价、碳排放强度和碳税税率对低碳运输的影响。结果表明:与公路单一运输方式相比,采用公铁联运可以实现低碳化和低成本运输;运输成本和碳排放量随着铁路货运规模的增加而降低;灵活性强的公路运输仍然是主要的运输方式;相比于降低公路单位运价,政府应制定相应的铁路运价优惠政策,促使企业优先选择铁路运输;鼓励使用新能源物流配送车,降低公路碳排放强度,减少碳排放量;政府部门应因地制宜调整合理的碳税税率,促进运输的低碳化转型。

北京市共享单车出行的时空规律与需求预测研究

基于北京市摩拜单车的工作日骑行数据,利用非负矩阵分解算法(NMF)从时间和空间两个维度深入探究共享单车的出行规律,并构建逆序群体稳定性指标(RPSI)改善k值选择过程。利用得到的出行规律,运用MATLAB构建基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型,对共享单车的出行需求进行预测,并分别与BP神经网络预测模型和长短期记忆(LSTM)神经网络预测模型的结果进行对比。研究结果表明,共享单车可分为5种基本的出行模式,每个区域的出行都可以由这5种出行模式的线性组合来表达,其中的系数代表了每一种出行模式的强度和随时间变动情况。依据这5种出行模式的时间特征和空间特征,分别确定其出行含义:通勤出行中居住地到地铁站的出行;通勤出行中地铁站到工作地点的最后一公里连接;居民其他的非通勤出行行为,如休闲娱乐活动等;回程通勤出行中从工作地点到地铁站;回程通勤出行中从地铁站到居住区的最后一公里连接。最后,模型预测结果的对比分析显示,本文构建的基于非负矩阵分解算法的BP神经网络预测模型不管是在预测精度还是实际操作便捷性上都优于其他两种预测模型。

基于社会网络结构特征的网约车平台竞争策略研究

为研究网约车平台如何在竞争激烈的行业中选择有效的竞争策略来实现公平的市场竞争,本文从社会网络分析法与计量经济学的双重视角出发研究网约车平台之间的竞争关系。首先构建全国网约车市场竞争网络,选取度中心性、结构洞、核心边缘结构等指标分析其网络拓扑结构,并以112个网约车平台的实际收益数据为例,将网络拓扑属性带入计量经济模型,实证分析了网约车竞争网络指标与平台收益之间的关系。结果显示:目前我国网约车平台竞争网络是一个非均衡性网络,核心平台拥有着密集的网络关系,大多数平台在网络中分布较为分散,少部分平台游离在市场边缘;且平台在网络中的拓扑位置与平台收益息息相关,核心程度对收益影响最显著。最后提出运用前沿技术、建立横向与混合联盟、提供差异化服务的平台竞争策略。