建模智能交通系统与公民参与对城市结果的协同影响：基于人工神经网络的仿真分析

《Sustainable Cities and Society》：Modeling the Synergistic Impact of Intelligent Transport Systems and Citizen Engagement on Urban Outcomes: A Simulation-Based Analysis Using Artificial Neural Networks

城市智能交通系统与市民参与协同效应研究。基于合成数据集开发人工神经网络模型，分析ITS实施与市民参与对交通拥堵、空气质量及经济活动的非线性影响。结果显示市民参与度达60%后环境与经济效益显著提升，模型预测精度（R2 0.85-0.92）优于线性回归。提出技术部署需配套公众参与策略的可持续发展路径。

　　

赵江|陈丹|玛丽亚姆·索尔塔尼·帕尔萨|沙赫·巴加伊

中国宁波工业大学经济与管理学院，宁波

摘要

本研究展示了智能交通系统（ITS）与市民参与在智慧城市发展背景下对关键城市成果（即交通拥堵、空气质量和经济活动）的协同效应。尽管人们已经认识到智能交通与城市绩效之间的概念联系，但关于技术基础设施与社会因素之间相互作用的定量分析仍然很少。我们采用了一种基于模拟的方法，使用人工神经网络（ANN）模型进行训练，该模型基于一个包含50多种情景的合成数据集，这些情景代表了不同的ITS实施程度和市民参与度（0-100%）。ANN架构包括两个输入神经元、一个包含五个神经元的隐藏层以及三个输出神经元，并通过k折交叉验证进行了验证。研究结果表明，这两个因素都带来了积极的影响，但市民参与对空气质量和经济活动的影响尤为显著。敏感性分析证实了模型的稳健性，而与线性回归的比较则验证了ANN在捕捉非线性关系方面的优越性能。我们为规划者提出了具体的目标阈值，并讨论了这对可持续城市交通的意义，特别是在快速城市化需要高效资源配置的发展中。研究结论认为，智能交通政策必须将技术部署与强大的社区参与策略相结合，以最大化城市成果。结果显示出了显著的协同效应，因为ANN模型具有很高的预测准确性（R2：0.92、0.89、0.85），并表明在市民参与度达到60%左右时，模拟的经济和环境效益会显著加速。

部分内容摘录

1. 引言

全球城市问题的加剧以及人口的快速增长，迫切需要创新的城市管理策略。随着城市人口的增长，许多现有城市已接近其承载能力，这凸显了开发新城市区域的必要性（Yigitcanlar等人，2021年；刘和董，2021年；尹等人，2022年）。这种转型的紧迫性在亚洲发展中国家尤为突出，因为快速的城市化导致了日益增加的经济成本。

2. 智能交通系统的历史

关于智慧城市的文献揭示了以技术为中心和以人为中心的观点之间的张力。早期的定义往往由技术供应商推动，强调信息通信技术（ICT）在优化城市运营中的作用。然而，学术界的批评指出了这种技术决定论的局限性，认为它忽视了社会制度障碍和市民参与的多方面性。维也纳技术大学的模型就是一个更全面的例子。

数据生成与变量

本研究采用基于模拟的方法，利用一个包含50多种情景的合成数据集来探索关键变量之间的理论关系。输入变量——“ITS实施”和“市民参与”——被量化为标准化指数（0-100%），表示相对于定义的基线（0%）和理想目标（100%）情景的实现程度。ITS实施是一个综合指数，涵盖了传感器密度、信号协调和数据整合等方面。

结果与讨论

ANN模型表现出强大的性能，测试集的R2值分别为0.92、0.89和0.85，分别对应于交通拥堵减少、空气质量改善和经济活动增加。K折交叉验证证实了模型的稳健性，其性能变化很小。ANN显著优于线性回归基准（R2：0.75、0.68、0.62），验证了其在捕捉非线性关系方面的优越能力。交通拥堵的减少...

结论与政策启示

本研究展示了智能交通系统与市民参与在推动城市成果方面的关键协同作用。我们的ANN模型表明，虽然这两个因素都对交通拥堵、空气质量和经济活动有积极影响，但市民参与对环境和经济成果的影响尤为显著。研究结果强调，仅依靠技术解决方案是不够的——其效果取决于公众的采纳和行为改变。

数据可用性

本研究使用的数据可向相应作者索取。所有相关数据集均包含在手稿或其补充材料中。

CRediT作者贡献声明

赵江： 陈丹： 玛丽亚姆·索尔塔尼·帕尔萨： 沙赫·巴加伊： 调查、资金获取、正式分析、数据管理、概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢

宁波工业大学经济与管理学院的研究资金编号：2020011540031和2020011540035。