摘要：在當前我國各大城市機場的建設布局逐步成型的背景下，機場軌道交通建設為整治城市空間、優(yōu)化城市功能、激發(fā)街區(qū)活力提供了有利契機。針對機場軌道建設中涉及的乘客出行預測問題，本文以長三角地區(qū)五個重要的機場為例，分析了影響機場旅客乘坐軌道交通出行的關(guān)鍵因素，并采用梯度上升決策樹模型對出行情況進行預測，為我國機場軌道交通設施建設方案提供重要參考。

關(guān)鍵詞：GBDT模型；軌道交通；預測

DOI：10.12433/zgkjtz.20240107

隨著我國主要城市機場的布局逐漸成型，樞紐機場的綜合交通系統(tǒng)建設日益引起重視。而軌道交通作為樞紐機場綜合交通系統(tǒng)的重要組成部分，也越來越受到關(guān)注。為了更好地促進區(qū)域交通互聯(lián)、提高旅客出行體驗、為機場軌道交通建設提供可靠參考，需要精準預測機場旅客乘坐軌道交通出行情況。

預測機場旅客乘坐軌道交通出行是一個復雜的系統(tǒng)工程，本文以長三角地區(qū)五個引入軌道交通的機場為例，對機場旅客乘坐軌道交通出行的影響因素進行了分析，采用梯度上升決策樹模型（Gredient Boost Decision Tree），分析不同的技術(shù)指標，預測機場旅客乘坐軌道交通出行，并對GBDT模型在預測機場旅客乘坐軌道交通出行中的適用性進行分析。

一、機場軌道交通的意義

近年來，我國交通基礎設施建設取得了長足發(fā)展，樞紐機場聯(lián)通軌道交通在實踐中不斷探索融合，逐步從以城市軌道為主的單一模式向多層次軌道交通系統(tǒng)轉(zhuǎn)變。軌道交通（如地鐵、輕軌、機場快線等）可以提供便捷的交通接駁服務，將機場與城市及其他交通樞紐相連。軌道交通作為一種載客量大、運行效率高的交通方式，可以分擔機場周邊道路的交通負荷，減少機場陸側(cè)交通擁堵問題，還可以吸引更多旅客選擇公共交通，減少私家車的使用，降低交通壓力，改善交通流動性，使得旅客方便地從機場到達城市各個地區(qū)或其他目的地，提高了機場的可達性和互聯(lián)性。

二、機場旅客乘坐軌道交通出行影響因素分析

（一）旅客出行時間

在經(jīng)濟學領(lǐng)域中，所有社會活動都被抽象成為生產(chǎn)和消費，當個人在參加生產(chǎn)和消費的過程中，始終會伴隨時間消耗，即個人為自身的生產(chǎn)和消費付出的成本。把這種時間消耗推及到更廣泛的社會層面，交通出行的時間消耗則成為國民經(jīng)濟活動中的一種成本支出。

旅客出行時間指的是乘客按照出行行為從出發(fā)點抵達目的地（機場）所消耗的時間。本文計算的旅客出行時間指旅客乘坐軌道交通（高鐵/城際+城市軌道交通）抵達機場所花費的行程時間。

通過對長三角地區(qū)上海/浦東、上海/虹橋、南京/祿口、寧波/櫟社、溫州/龍灣五個引入軌道交通機場的到、離港外地旅客的出行時間進行分析，發(fā)現(xiàn)五個機場80%以上外地旅客的出行時間均在120min以內(nèi)。

（二）高鐵服務頻次

高鐵服務頻次是指一天內(nèi)由本地發(fā)往目的地的高鐵車次數(shù)量，是為滿足旅客出行需求提供運輸服務產(chǎn)品的數(shù)量水平的集中體現(xiàn)。與民航運輸相比，高鐵在服務頻次上的優(yōu)勢較為突出，高鐵的在途運行也相對更加穩(wěn)定，車次的安排更加固定，對于趕時間的旅客而言具有強大的吸引力。

通過對上海/虹橋、上海/浦東、南京/祿口、寧波/櫟社、溫州/龍灣五個引入軌道交通的到、離港外地旅客高鐵的服務頻次進行分析，發(fā)現(xiàn)上海虹橋機場的高鐵服務頻次為1175次、上海浦東國際機場的服務頻次為1689次、南京祿口國際機場的服務頻次為1601次、寧波櫟社國際機場的服務頻次為458次、溫州龍灣國際機場的服務頻次為506次。航空旅客出行選擇上，機場與周邊城市高鐵的通達性越顯著，高鐵服務頻次越高，吸引旅客人數(shù)越高。

（三）人口、GDP

機場的本質(zhì)是服務于人，滿足人的出行和貨物運輸需求，運輸服務的供給充足與否、服務質(zhì)量高低取決于人的需求。機場通過提供運輸服務促進經(jīng)濟和社會的發(fā)展。

2019年，長三角地區(qū)三省一市常住人口累計22620.34萬人，比上年增加178.96萬人。其中，江蘇省常住人口7976.3萬人，比上年增加19.3萬人。安徽省常住人口6365.9萬人，比上年增加42.3萬人。浙江省常住人口5850萬人，比上年增加113萬人。上海市常住人口2428.14萬人，比上年增加4.36萬人。

2019年，長三角地區(qū)實現(xiàn)GDP總量237252萬億元（“三省一市”GDP總和），比上一年的211471億元增加了25781億元，實際增加了10.9%。上海市是長三角地區(qū)的核心，2019年上海市實現(xiàn)GDP為38115.32億元，比2018年的32679.87億元凈增加5435.45億元，上海市GDP占長三角地區(qū)總量的16.07%。2019年江蘇省實現(xiàn)GDP為99631.52億元，比2018年的92595.40億元凈增加7036.12億元，江蘇省GDP占長三角地區(qū)總量42%。浙江省實現(xiàn)GDP為62352.00億元，比2018年的56197.00億元凈增加6155.00億元，浙江省GDP占長三角地區(qū)總量26.28%。安徽省實現(xiàn)GDP為37114.00億元，比2018年的30012.7億元凈增加了7107.3億元，安徽省占長三角地區(qū)總量15.64%。

三、機場旅客乘坐軌道交通出行預測

（一）梯度上升決策樹預測模型

Boosting方法訓練基分類器時采用串行的方式，各個基分類器之間有依賴。基本思路是將基分類器層層疊加，每一層訓練時，對前一層基分類器分錯的樣本予以更高權(quán)重。測試時，根據(jù)各層分類器結(jié)果的加權(quán)得到最終結(jié)果。

（二）機器學習模型的性能評估

訓練分類模型時，給出模型的預測性能的評估值，判斷模型的優(yōu)劣并選出不同參數(shù)設置下的最佳模型。機器學習中常見的做法是通過使用訓練集樣本數(shù)據(jù)訓練模型，再采用校驗集來做預測，對比擬合結(jié)果與真實值，從而評估模型。

（三）基于GBDT模型構(gòu)建機場旅客乘坐軌道交通出行比例預測模型

通過設置迭代次數(shù)、最小葉子數(shù)、最大深度、學習速率等參數(shù)，訓練GBDT模型中。

迭代次數(shù)：GBDT中決策樹的個數(shù)；

最小葉子數(shù)：樹結(jié)構(gòu)中每個節(jié)點的最小葉子樹；

最大深度：每顆決策樹的深度、層次；

學習速率：數(shù)值小，學習速度慢；數(shù)值大，容易陷入局部極值。

訓練模型采用特征指標權(quán)重，如圖1所示：

旅客出行時間：0.632065

高鐵服務頻次：0.160983

人口（萬人）：0.117718

GDP（億元）：0.089234

根據(jù)梯度提升決策樹模型可以看出，旅客出行時間在機場旅客乘坐軌道交通出行中權(quán)重較大，是影響機場旅客乘坐軌道交通出行的關(guān)鍵因素。

四、結(jié)語

為精準預測機場旅客乘坐軌道交通出行情況，本文選取上海/浦東、上海/虹橋、南京/祿口、寧波/櫟社、溫州/龍灣五個引入軌道交通的機場，深入剖析機場旅選擇軌道交通出行的影響因素，建立機場旅客乘坐軌道交通出行比例預測模型，并得出以下結(jié)論：

第一，影響機場旅客乘坐軌道交通出行的因素繁多，主要的影響因素包括旅客出行時間、高鐵服務頻次、城市人口數(shù)量和GDP。

第二，長三角地區(qū)五個有代表性的機場80%以上的外地旅客出行時間均在120min以內(nèi)。

第三，鐵路列車開行頻次在100次/日以上時，對旅客吸引率明顯提高。

第四，鐵路連接人口600萬以上、GDP在8000億以上的城市時，開展空鐵聯(lián)運有效。

第五，采用GBDT模型能精準預測機場旅客乘坐軌道交通出行情況，可知旅客出行時間是影響機場旅客乘坐軌道交通出行的關(guān)鍵因素。

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作者簡介：張慧如（1991），女，河南省項城市人，大學本科，工程師，主要研究方向為機場綜合交通規(guī)劃。