摘要
站级直接需求模型将观测到的车站使用情况与网络角色、位置、服务和覆盖范围属性联系起来。这些模型用于评估车站需求，并在外部系统性预测可用时，将总需求分配到各个车站。本研究考察了高雄地铁12个年度横截面数据中，一个简洁的角色与位置模型的时间稳定性和条件转移性。尽管年度预测值并非完全恒定，但在2013-2024年间，换乘系数始终为正，而距离系数始终为负。在一年前的滚动测试中，使用前一年的斜率并对其进行系统总需求的校准，会使RMSE平均增加2.9%（相对于样本内的目标年份重新拟合）；如果不使用目标信息而仅保留之前的截距，则RMSE平均增加5.1%，最高可达21.1%。对于一个真正新建的车站进行的单独边界测试显示，2013年新开通的南岗山车站的需求量是仅基于2011年数据（即开通前数据）进行系统总需求校准预测的2.27倍；2012年接近开通时的原始模型也得出了类似的结果。因此，该模型证明了在已有车站之间具有有用的条件转移性，尤其是在有外部系统性总需求数据进行校准的情况下。然而，这种转移性存在明显限制：同样的低估现象表明，预测新建车站需要现有车站模型无法提供的信息。2024年的补充结果显示，加入测试人群、街道连通性和 feeder 路线指标并未改善该横截面的简洁角色与位置模型的性能。综上所述，这些结果明确了简洁直接需求模型在时间上的稳定性、校准对转移性的提升作用，以及需要进行外推时所需的不仅仅是转移过来的方程。
