集群高速铁路交通枢纽建设与区域经济之间的协调基于大数据

文摘

随着人们的生活变得越来越好,越来越多的人选择旅行和更多的运输需求。目前,传统的交通枢纽可以暂时满足人们的旅游需求。如果由大数据的概念和方法,高速铁路交通枢纽的各种功能将升华,和区域经济将符合这个地方的繁荣。比例、铁路枢纽是极具吸引力的区域经济的快速增长。本文以高速铁路枢纽建设模式下大数据为研究对象,验证研究模型的可靠性和经济区域的发展近年来基于高速铁路数据作为参考参数。本文选择铁路运输的面板数据,在中国各省区域经济连续10年从2011年到2020年。其中,7个指标选择铁路运输:客运量、货运量、旅客周转量、货物周转、铁路员工数量,铁路运输行业固定资产投资和建设规模,密度和人均铁路网络。区域经济而言,六个指标选择:地区GDP、人均GDP、人均固定资产投资,人均社会消费品零售总额、人均在进口和出口,投资和第三产业增加值的比例在GDP。实验结果证明每一个成对样本测试,标准误差的均值为0.002,小于0.05,和高速铁路建设终于可以实现经济一体化。通过提高高速铁路的发展,不断缩短时间和空间之间的距离,打破区域贸易壁垒,减少商品流通的成本,产业互动,才能有效地促进不同地区之间的协调发展。

1。介绍

快速的经济增长已经导致了大量的交通需求,和不同的旅游和服务需求逐渐多元化的运输和建立一个完整的交通枢纽。这是符合大数据的思路和方法。如何使用大数据的想法和技术来有效地使用这些信息来服务的建设、管理和操作的节点已经成为一个重要的问题改善综合传输节点的服务水平。

铁路运输的发展在国外已经存在了很长一段时间,和研究铁路运输与区域经济发展之间的关系相对比较成熟。中国铁路建设相对较晚,但是,建设和运营的铁路运输在我国各地,铁路运输之间的关系和地区社会和经济发展的协调发展吸引了越来越多的关注。有一种强烈的地区和邻国之间相互依存。因此,一个地区的经济发展不仅取决于其自身的基础和投资也在其他地区的发展历史。李等人指出,参与高级教育和研发高对经济福利的影响。此外,研发指标可以作为衡量经济福利的一个重要驱动因素(1]。当小王和厕所研究旅客的旅行时间,他们研究了高速铁路的影响在时间和空间距离城市网络和派生的旅行时间和地区之间的关系可访问性(2]。帕斯卡和Soua获得高速铁路的建设和运营的研究法国TGV高速铁路,这可以提高区域可达性(3]。

国内研究人员后来研究了高速railwayway建设对当地经济的影响,但也有一些研究。然而,随着中国的迅速发展的高速铁路建设和运营,在这个领域的研究已经逐渐丰富和取得了一定的结果。随着技术的进步和广泛应用的测量方法,学者们开始使用定量分析工具来定量研究协调铁路运输与区域经济之间的关系。基于中国铁路运输的现状和经济发展,外国理论和方法用于在不同地区进行相关研究和分析。Ikeda等人利用新经济地理学产业集聚理论来分析中国区域经济发展的差异。已经发现,加入世界贸易组织以来,基尼系数工业所在地已经下降,而放缓(区域经济差异的变化4]。汉等人使用线性加权模型和弥散系数定量研究方法的动态协调发展水平区域系统和评价区域内的有效程度的协调和发展系统和子系统之间5]。李等人建立了一个通过动力学和动态模型分析了交通运输和经济之间的关系(6]。

在国内外研究成果的基础上,本文发现,每种方法的算法是基于不同的研究数据。本文构造了一个高速铁路区域经济发展模式和研究路线规划和高速铁路为大数据集成模型。本文对三种类型的数据进行聚类分析,分析整体降维基于四个加权算法可以有效地去除不重要研究对象的属性。

2。集群之间的协调高速铁路交通枢纽建设和基于大数据的区域经济

2.1。高速铁路交通枢纽,枢纽信息化和大数据

2.1.1。信息化的高速铁路交通枢纽

更新高速铁路枢纽是非常重要的管理中心。信息管理可以进一步突出的好处各种交通、高速铁路、节点管理问题,有效的和有针对性的解决方案,改善传动系统的服务水平。协调运输方法,处理紧急情况,和管理运输需求,高速铁路枢纽的管理面临着许多管理问题(7,8]。创建一个高速铁路枢纽,我们必须提出有针对性的解决这些管理问题。目前,大量的节点创建节点信息管理平台;这些平台做出了重大贡献,协调链接管理,紧急,快速反应和指导乘客的流量。在确定的两个基本条件,使用可达性计算模型计算。

2.1.2。高速铁路交通枢纽和大数据

从目前普遍的观点,大数据量大的特点,品种,和速度,这是一个巨大的数据规模,复杂的和多样化的数据形式,准确和快速处理的可能性9,10]。由于特定的交通功能和设计位置,高速铁路枢纽的特点生成大量的不同和复杂的数据在高速。城市的大型客运交通枢纽,成千上万的乘客每天进入中心。面对大量的旅客运输和物流、高速铁路运营商不得不处理大量复杂的信息从视频监控系统(11]。信息:大数据表明更高的要求更多的信息,更完整的类型的信息,更有效的处理方法。

2.2。区域经济协调

首先,构造数据库根据全国经济普查报告规范和准备网络数据报告;然后每个人口普查单位填写网络报告根据单位的性质和它直接报告,和每个基本统计局或部门回顾了报告数据,然后一层一层地报道。分析和过程最终的报告数据,挖掘经济发展的规律,发现经济发展问题,并利用现代信息技术形成一个科学的预测分析报告(12,13]。经济普查数据处理过程主要包括四个步骤:报告准备、数据收集、分析、总结和数据发布。

2.2.1。提高区域可达性

区域可访问性是反映在方式到达一个城市的多样性。交通状况的改善城市之间的时空距离缩短,和频率和空间距离人们的旅行相比,增加了很多。该地区交通便利环境改善的可访问性,增加该地区的吸引力。吸引更多的企业和生产力的发展注入新的活力地区(14,15]。车站改善了城市的交通状况,增加了城市的半径的活动和交流。速度和减少旅行距离的增加导致了跨区域工作和教育。

2.2.2。高速铁路对区域一体化的影响

集成的大型数据中心收集了大量来自多个来源的数据在交通行业,如城市道路、铁路运输、土地公共交通、租赁、铁路客运和货运,运费和货物Hadoop来创建大型数据处理组。存储和处理大量的交通数据(16,17]。集成的大数据中心主要是分为四个数据库:基本数据库,业务数据库,数据库交换,和主题数据库,用于存储结构化和非结构化数据,在此基础上,进行统计分析,网络分析和数据挖掘。的大数据传输节点等待处理完成。

2.3。方法基于聚类特征总结

太大的原始数据集的一次读入内存,你可以首先识别和总结的一些数据对象,减少内存使用,并完成大规模数据的聚类分析。经典方法可以使用,如分层平衡迭代的方法诱导聚类算法(18,19]。桦木聚类算法使用CF树总结信息。CF是主要的组件树的节点和桦树的核心。集群的CF的所有信息包括集群所需的所有信息。如果你想合并两个集群,您只需要相应的CFs的总和。

以上信息可以用来代表一个集群的内部成员的信息。集群之间的距离是用来表达集群之间的分离度(20.]。桦树定义了以下5种集群之间的距离公式。这些距离公式从不同角度描述集群之间的分离度。

因为CF完全保留所需的一些关键信息上面的计算,桦树完成大规模数据聚类可以使用CF。例如,CF可以计算集群半径R,在那里 。同样,直径D和集群之间的距离D₀−D₄可以使用CF计算。计算的6个以下公式:

骰子相似系数计算公式如下:

森系数计算公式如下:

在聚类的过程中,如果你想集群有效,你需要决定什么是重要的数据,什么是次要的数据;重要的数据集群的作用非常重要,可以处理和二级数据其次(21]。保持原始数据,总结二级数据,并保存其聚类信息以适当的统计数据。

2.4。基于大数据中心信息化的概念

2.4.1。发现更多的数据需求和模式

这个节点的高科技数据分析技术将使经理主动调查交通需求而不必等待乘客发出请求,甚至当出现问题时解决供需关系。由于其内容,综合交通节点有不同的操作模式和特点从通用运输方式和运输。他们的完整性和复杂性很难穿透许多节点信息处理方法。在大数据的帮助下,思想和技术,它不仅可以过程和发布多元化,全面,和复杂的数据还提供有价值的资源。对管理员和服务提供商来说,这无疑是有利于发现这些信息丰富的资源和发现的隐性交通需求模式的改变移动中心(22,23]。挖掘需求和模式还可以提供有针对性的、个性化的交通服务功能组和场景。大数据的帮助下,可以满足交通服务用户的需求,提高使用交通服务的经验。

2.4.2。更准确的预警和更快的响应

应急管理是最困难的部分管理综合交通枢纽。在紧急情况下,快速响应水平通常可以告诉你节点管理的优点和缺点。节点信息管理方法可以帮助管理者平静和有效应对突发事件,可以帮助管理者制定更好的疏散计划和更有效的客流指导。大数据的帮助下,应急响应中心的水平将显著提高。这反映不仅出现后的效果,而且在有效的预警。多个数据条件的标准模式分析将有助于建立一个有效和准确的事件预警机制。通过分析大量的紧急数据的历史节点(24,25),紧急模式,然后警告现象可以与运营管理相比,或显示机制可以进一步分析了以下方法:模式实现事件预警和快速反应的效果。的帮助下大数据处理方法,实时监控还可以迅速使更快和更准确的判断的中心。

2.4.3。复杂的协调联动技术的基础

高效的数据处理机制将为复杂的调整和链接技术奠定基础。大规模数据分析和处理方法将使集成传输节点快速处理这些数据,同时接收大量的数据。一个节点的复杂性决定了其数据结构的复杂性。使用的数据管理和传输服务提供者必须处理,才能发布和交换与提供者的连接。在正常情况下,只有火车到达等简单的数据和信息可以实时传输。稍微复杂数据交互需要至少一天,甚至一个星期或一个月传播给另一方(26,27]。目前,由于缺乏及时性,很难提供帮助对于当前的服务节点,和他们中的大多数是用来总结经验。迅速处理大量数据的机制可以迅速的提高和传递有效信息,甚至互动来实现优质服务的目标。范围内的大数据技术的应用,更好的将进行协调和链接管理。

2.5。铁路对区域经济的影响

2.5.1。铁路的影响中国区域经济的形成和发展

中国铁路发展过程反映了中国经济发展的过程中从侧面。从早期的军事和政治重要性或其继任者经济重要性,铁路运输一直扮演了重要的角色,在中国的经济发展做出了不可磨灭的成就。很明显,促进铁路发展区域经济的发展。区域经济的发展一直与交通密切相关,这就需要强大的运输保障。作为主要的运输、铁路运输有不可替代的地位。自改革开放以来,铁路运输经历了许多重大发展和加速实现人力资源的有效流通,物流,和其他市场元素。铁路网络的建设和持续改进促进了中国东南沿海地区的发展和相关原材料的供应与中部和西部地区。可以理解,铁路运输是一个充要条件对于区域经济的形成,第一个建设铁路运输,随后形成的区域经济。看在中国主要的铁路线,不难发现他们连接中国中心城市发展的城市经济和商业圈和指导城市发展。例如,交通枢纽,上海和北京等中心城市经济辐射和扮演了一个角色已经成为连续的贸易走廊。

2.5.2。铁路和主要经济区域之间的联系

铁路运输在中国的经济发展发挥了重要作用。发生了显著的变化在铁路沿线的工业布局,和铁路已成为工业布局的一个重要组成部分。改革开放后,我们观察到中国经济发展的过程中,不难看到重要的产业主要集中在地区主要沿着铁路线。大型铁路的发展为经济特区的设立,铺平了道路和铁路网络的布局也导致了经济和发展有重大的影响。到目前为止,战略规划的生产力主要沿着铁路分布在东北、华北、东南、西北、西南已经完成,铁路的发展已经成为经济发展的政治指导策略。事实充分表明,逐渐成熟的城市居民将刺激区际交通需求,和日益增长的交通需求之间的联系和交流将反过来促进城市定居点,也将发展区域经济。

2.5.3。铁路对沿线地区的经济结构调整

在铁路运输客货交换是经济增长的一个重要因素。铁路的建设和可持续发展将不可避免地影响沿线地区的经济结构,以及随后沿线的经济增长也将整个区域经济的扩张。铁路的方向也反映出资源流的布局。资源线可以促进区域经济的形成通过促进产业的发展和升级,并提供适当的材料和劳动力。

2.5.4。铁路对不发达地区的经济发展的影响

铁路交通方面发挥了独特作用的经济不发达地区。拿一个典型的例子来说明美国的经济发展,自然资源的开发和经济发展西部地区的美国受益于美国大规模铁路建设在现代,特别是钢铁等重工业行业的快速发展和机械相关的铁路行业。我们国家的经济发展一直是不均匀的。自改革开放以来,区域之间的经济差距逐渐扩大。经济活跃的地区有更多的人力资源,现代化和经济发展水平较高,但地理空间比较小,需要更多的区域空间;与此同时经济落后地区有丰富的自然资源和广阔的地理空间但稀缺的经济增长点。交通的主要通道和重要环节之间的沟通这两个类型的地区,而有机连接经济发达和经济落后地区,实施经济因素之间的流动和转移,并有效地转移资金,技术和人才。

3所示。之间的协调建设高速铁路交通枢纽和区域经济

3.1。需求分析

智能数据分析是基于数据收集,统计,和聚合,并使用智能分析模型挖掘和发现人口普查数据的关系,经济发展问题,经济水平区域部门经济指标水平状态,和基于经济指标的国民经济发展布局的对策和建议。智能数据分析需要满足有效的统计和聚类的数据报告,无法计算的现有的数据库技术,需要协助数据库技术,以发现问题更全面,从而更全面地掌握大局,和经济发展需要为下一步计划基本分析和预测工作的建议。

3.2。数据库存储系统

数据库存储系统是整个系统的基础,人口普查数据的智能分析的先决条件。这个数据库存储系统主要包括功能,如用户管理、数据录入、导入和导出,数据查询和汇总,系统导航援助,和系统安全管理。

3.3。测试主题

智能数据分析系统主要完成经济普查数据的智能分析,和它的目标是使用智能分析方法和数据挖掘相关技术去发现未知的法律经济普查数据。系统尝试四个经济普查数据的智能分析方法,模糊聚类,MMD算法、k - means算法和FCM算法,并分析了三种类型的数据:经济增长、行业财务状况、就业和工资。进行了聚类分析和结论。同时,铁路交通数据和区域经济数据表选择连续10年从2011年到2020年。其中,铁路交通数据来自于国家铁路统计文摘2011 - 2020,“交通运输部,和地区经济数据来自中国2011 - 2020年的统计,今年省、市统计年鉴、国家统计局。它提供了实用价值,可以在决策水平和报告可以参考信息,无法通过传统的数据库分析方法和统计方法。

3.4。实验方法

本文选择中国省级面板数据的铁路交通和区域经济连续10年从2011年到2020年。其中,铁路运输选择七个指标:客运量、货运量、旅客周转量、货物周转、铁路员工数量,铁路运输行业固定资产投资建设规模和人均铁路网密度。在区域经济方面,六个指标选择:地区GDP、人均GDP、人均固定资产投资,人均零售销售消费品,人均进出口投资,第三产业增加值占GDP的比例。

3.5。数据处理

本文选择指数是书的年度统计数据,索引数据的实用价值。因此,梯形模糊分布函数表通常是用来计算每一个指标的参与。具体公式如下:部分大型梯形分布如下:

部分小梯形分布如下:

为理想的分数值,它通常可以设置为每个区间的中间值。本文将评价等级划分为5级,和索引数据归一化处理后落入(0 - 1)间隔。

数据标准的处理方法有很多,但是不同的数据标准化的方法对评价结果有一定的影响的系统。对于积极的指标标准化方法,

为负折射率标准化方法,

标准化后的数据,利用主成分分析的非线性对数定心,对数变换的处理步骤和行向量定心

3.6。统计方法

使用SPSS 23.0软件进行数据处理和统计数据表示为一个百分比(%),k在这个实验的数据量,σ²是所有调查结果的方差, 表明,差异具有统计学意义。所示的可靠性的计算公式方程(7)。

4所示。之间的协调建设高速铁路交通枢纽和区域经济

4.1。基于指数评价指标体系可靠性测试

可靠性指的是调查问卷的稳定性和可靠性。本文采用α由l . j·克伦巴赫系数方法。的α系数可以通过SPSS软件的可靠性分析。人们普遍认为,α系数超过0.8表明,指标设置的效果很好,而且高于0.7也是可以接受的。

这个实验可以用来执行聚类分析对三种类型的数据:经济增长,财务状况、就业状况的地区和工资(α> 0.7)。如表所示1模糊聚类下的经济增长模型,是0.8427。之间不存在绝对的利弊分析,不是说越复杂模型,预测性能就越好。在一个可接受的范围内,实验的先决条件得到满足,这对后续的实验分析提供了基础。

4.2。三个指标由不同的智能分析方法

如图1和表2、经济属性主要分为三个子项:经济增长,财务状况,和就业人员的行业,工资按地区。总共有79个维度。这一次,4算法用于整体降维,克服的缺点不准确的聚类结果不同密度的一般算法。

从图可以看出2和表3整体降维基于四个加权算法可以有效地去除研究对象的属性以更少的意义。它类似于主成分分析和多属性投影寻踪方法,但在聚类效果更好。

如表所示4,结果更准确。这里,选择四个的智能分析方法:模糊聚类,MMD算法,k - means算法和FCM算法,并执行三种类型的数据的聚类分析经济增长,财务状况,和区域就业和工资。它证明了区域经济的发展水平和铁路枢纽的发展相互促进的效果。

如图3和表5的范围,创新资源的总体规划在城市层面已经扩大到10分钟内形成一个中心创新圈综合交通枢纽站点。的变化的空间形式创新块的块级别形成了TOD创新块在一个800米步行半径高强度开发区域。创新功能的垂直集中在体系结构上是一个全面的创新核心使用复杂载体收集创新元素。

4.3。评价模型系统耦合协调和分析的结果

4.3.1。判断分析相关的评价指标

如表所示6和图4进一步分析数据之前,首先分析评价的相关指标和变量之间的偏相关。相关系数矩阵和相应的统计值是通过4算法。判断是否适合评价指标主成分分析值,KMO大于0.9表示非常合适;KMO小于或等于0.9,大于0.8表明适当;KMO小于或等于0.8,大于0.7表明适当;KMO小于或等于0.7,大于0.6意味着几乎不合适;KMO小于或等于0.6,大于0.5时表示不恰当;KMO小于0.5意味着不合适。

如图5,高速铁路和航空服务时间窗口的存在对决策有一定影响的多通道运输路线新鲜产品。当总成本为目标,“高速铁路+高速公路”交通组合方法可以选择考虑到节点的时间窗口;此外,与最优路线没有节点时间窗,运输的时间窗口的存在模式在一定程度上的节点。它增加成本的时间价值,但它比理想更现实的、合理的场景没有时间窗口在先前的研究。多式联运运营商可以选择合适的路线和运输方法根据情况。

结果如图6和表7;同时,测试所选样本,每个样本均值,标准差,平均数标准误差,得到和其他数据,如表所示2。

从表可以看出8,同时每一个成对样本测试,标准误差的均值为0.04,大于0.05,说明评价指标的相关矩阵的铁路运输系统和区域经济系统适用于主成分分析。

从图可以看出7和表9高速铁路的建设是加快区域经济发展的一个重要手段。高速铁路不仅可以调整产业结构,改善市场结构也深化区际联系,增加就业率,注入区域经济活力。

4.3.2。铁路交通基于多算法的索引数据

如图8和表10在铁路运输方面,我们选择客流量,货运量,旅客周转量,货物周转、铁路就业,铁路运输行业固定资产投资和建设规模,密度和人均铁路网络。这七个主要指标调整模型的最大迭代数,学习速率,树的最大深度。每次迭代都将产生一个弱的学习者。如果弱学习者的数量太小,很容易underfit,如果有太多,很容易overfit。

结果如图9;同时,测试所选样本,每个样本均值,标准差,平均数标准误差,得到和其他数据,如表所示11。

从表可以看出12,同时每一个成对样本测试,标准误差的均值为0.002,小于0.05,和高速铁路建设终于可以实现经济一体化。通过提高高速铁路的发展,不断缩短时间和空间的距离,打破区域贸易壁垒,降低商品流通成本,产业互动和不同地区之间的协调发展可以有效地提升。

如图10,依托高速铁路的高效和快速的优势推动不同地区之间的人员往来的效率;通过现有的线路运输能力的释放,提高货物运输的效率。

4.3.3。区域经济基于多算法的索引数据

在区域经济方面,我们选择六个指标的区域GDP、人均GDP、人均固定资产投资,人均零售销售消费品,人均进出口投资,和第三产业增加值占GDP的比例调整的最大迭代数,学习速率和树的最大深度。每次迭代都将产生一个弱的学习者。如图11和表13如果弱学习者的数量太小,很容易underfit,如果有太多,很容易overfit。测试所选样本,每个样本和数据如均值、标准差与平均数标准误差,如表所示14。

从图可以看出12同时,每一个成对样本测试,标准误差的均值为0.015,小于0.05,表明,在未来高速铁路的发展,有必要澄清和解决这个问题,因为高速铁路的开通。

从图可以看出13和表15沿着铁路,高速铁路对区域经济的影响将反映在最大的程度上。具体表现是使用转运站和大型和中型城市的辐射效应逐步扩大区域经济的形成腰带和继续完善道路网络规划。根据中西部地区的经济发展,注意高速铁路基础设施建设在中部和西部地区。繁忙的地区,可以考虑增加辅助铁路网络。

如图14为了更好的仿真结果,计算实例参数设置真实数据的基础上。指的是国家公路里程表,12306官方网站的高速铁路运营里程和中国南方航空公司飞行里程不同交通模式下节点的距离。自渡越时间节点根据运输过程逐渐增加,节点服务时间窗口的设置遵循一定的顺序增加。运输单价、运输时间、运输成本和时间窗口数据如表所示16。其中,高速铁路和航空时间窗宽度的节点设置为0.5和1 h,分别。

如图15和表17,大多数以前的研究多通道运输路线往往是没有理想状态的节点时间窗口。如果选择运输方式没有服务时间窗约束的节点,不需要等待货物在运输过程中,运输效率将提高,大幅增加。条件下保持和其他参数设置不变的假设,模型的路径没有节点时间窗口是解决,并得到了最优路径如下:AEHNO,运输方式组合(3,1,1,1)和总运输距离是3654公里,总路径时间为28.29 h,总成本是31057.38元。分析和输出五个路径总成本最小的方案,如表所示5。

5。结论

数据存储系统确保库存数据的及时性和分享。在过去,数据库存库存人员访问和手动导入电子设备。现有的系统可以满足电子库存单位的直接输入,和库存人员可以实时查看和修改,从而节省时间;同时,库存数据网络可以让各个层次从上到下的控制和处理数据以避免情况,上级向下级提交长数据理解数据状态和系统进行数据交换。智能数据分析系统采用当前流行的数据挖掘技术。国家金融库存数据满足的特点。尽管它有一些可能的法律,不可避免地存在许多固有的问题,是很难找到。一般来说,大数据信息服务的发展前景广阔综合交通枢纽,需要探索。

因为传统经济不能进行综合研究各种因素影响经济,本文分析了数据挖掘技术在目标的方式找到一个适合区域经济分析的数据挖掘算法。提高铁路运输系统的可访问性将带来巨大的经济效益,并改善经济效益将使国家增加铁路运输设施建设更好地服务于经济发展和改善两国之间的关系。发展也是一个重要的方法,促进城市的可持续健康发展。加强两者之间的协调的重要性,研究铁路可访问性和区域经济发展之间的互动是中国铁路发展的重要研究课题。

有一个铁路运输系统之间的双向反馈机制和区域经济系统。铁路运输主要影响来自两个方面:区域经济产业结构整体经济和空间。铁路建设的投资将影响区域结构的扩张和为经济发展提供新的动力。相反,区域经济的发展将产生积极的影响从三个方面:铁路运输建设资金的供应,对铁路运输的需求,而劳动供给和技术。调查结果表明,为了维护铁路运输和区域经济之间的协调发展,国家必须控制投资铁路建设达到一个良性循环,缩小地区差距,提高水平的协调。

数据可用性

没有数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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