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Data-driven vertiport location optimization for urban air mobility
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OA
AI
DOI：10.1007/s42524-026-5302-4.png)
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摘要
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城市空中交通（UAM）作为一种新兴的交通模式，代表了缓解地面交通拥堵的有效策略，并有望在未来几年在全球范围内得到推广。本研究聚焦于数据驱动的垂直起降机场（vertiport）选址优化。通过整合出行选择模型与基于K-means聚类分析的三阶段多目标整数规划（TP-MOIP）模型，为科学的vertiport网络规划提供决策支持。研究结合显示性偏好（RP）和陈述性偏好（SP）调查，采用二元逻辑回归分析个体选择UAM的概率，同时引入时间价值系数以识别潜在用户群体。利用网约车订单数据，通过K-means聚类识别潜在vertiport位置。所开发的TP-MOIP模型在三个实施阶段同时优化需求覆盖最大化与成本最小化目标。以深圳为案例研究，验证了所提方法的可行性。结果表明，UAM的平均选择概率为16.7%，时间敏感型用户是关键群体。此外，TP-MOIP模型实现了88.21%的需求覆盖率。敏感性分析显示，土地成本预算对需求覆盖影响最为显著。本研究为vertiport选址优化建立了理论基础和实践方法，对推进UAM发展具有重要意义。
Keyword:
urban air mobility (UAM)
travel choice modeling
clustering algorithm
vertiport location optimization
期刊
IF:
7.7
论文数:
438
被引数:
1.5K
机构
引用论文
The Selection of Vertiport Location for On-Demand Mobility and Its Application to Seoul Metro Area
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