Examining nonlinear relationships and spatial heterogeneity of influencing factors on potential ridesourcing and public transit substitution through geographic explainable artificial intelligence

Xinghua Liu, Bobin Wang, Xun Ji, Jing Fan, Xuan Shao

Article de revue (2026)

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Mots clés

Département:
Département des génies civil, géologique et des mines
Organismes subventionnaires:
Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies (FRQNT)
Numéro de subvention:
RGPIN-2022-04553, ALLRP 577172-2022, 323214
Adresse URL de PolyPublie:
https://publications.polymtl.ca/83257/
Titre de la revue :
Transportation Planning and Technology
Maison d'édition:
Taylor & Francis
DOI:
10.1080/03081060.2026.2737787
URL officielle:
https://doi.org/10.1080/03081060.2026.2737787
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:83257
ORCID
Xun Ji (iD)0000-0002-5656-0440 (Non authentifié)
Jing Fan (iD)0000-0002-6986-7214 (Non authentifié)
Date du dépôt:
09 nov. 2026 11:30
Dernière modification:
09 nov. 2026 11:30
Citer en APA 7:
Liu, X., Wang, B., Ji, X., Fan, J., & Shao, X. (2026). Examining nonlinear relationships and spatial heterogeneity of influencing factors on potential ridesourcing and public transit substitution through geographic explainable artificial intelligence. Transportation Planning and Technology, 33 pages. https://doi.org/10.1080/03081060.2026.2737787

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