【摘 要】
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为增强轨道交通进出站客流回归预测模型在组团式城市的适应性，利用多源数据对各影响因素的统计指标进行细化和完善，以更加精细地体现不同轨道车站之间的差异。针对组团式城市进出站客流在不同尺度下表现出截然不同的空间分布特征的特点，结合K近邻非参数回归和地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）模型，采用样本之间的属性差异来表征异质性特征，提出一种属性加权回归
【基金项目】
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住房和城乡建设部科技计划项目（2018-R2-014）；
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为增强轨道交通进出站客流回归预测模型在组团式城市的适应性，利用多源数据对各影响因素的统计指标进行细化和完善，以更加精细地体现不同轨道车站之间的差异。针对组团式城市进出站客流在不同尺度下表现出截然不同的空间分布特征的特点，结合K近邻非参数回归和地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）模型，采用样本之间的属性差异来表征异质性特征，提出一种属性加权回归（Attribute Weighted Regression，AWR）模型。重庆中心城区的案例分析表明：AWR模型能够兼顾样本集合在不同尺度下的空间分布特征，更加适用于样本差异较大的情况，且对样本的空间相关特性并没有特定的限制条件，针对组团式城市具有更强的适应性；相比于采用普通最小二乘法（Ordinary Least Squares，OLS）的多元线性回归模型和GWR模型，AWR模型对组团式城市轨道交通进出站客流需求的拟合优度和预测精度均显著提高，且误差的空间负相关性明显减弱，是轨道交通进出站客流预测方法的一种有益补充。
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