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随着交通事业的迅猛发展以及人民群众生活水平的不断提高,公众的出行需求发生了巨大的变化,除传统的出行方式外,越来越多的人选择公路自驾车出行,这使得出行服务的内容也随之发生了变化。本文提出了基于Web Service和Flex客户端开发技术建设出行服务系统的思路,设计并实现了青海省便民出行服务系统,系统的建设提高了居民出行的安全性和便利性。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
开阔的天空视野有利于营造舒适的城市出行体验,针对如何评价城市交通出行的天空可视能力这一问题,提出了城市出行天空可视指数(sky view index-urban transportation, SVI-UT)。采用4步走策略:街景全景照片获取;基于街景全景照片的天空视觉量计算;腾讯地图服务路径规划;城市出行天空可视指数各指标计算。以中国云南省昆明市中心城区为实验区,多角度衡量居民的城市出行天空可视能力。实验结果表明,SVI-UT为研究人在交通过程中对天空的视觉感知提供了一个新的理论和框架。从公共的街景和交通数据出发,提出了SVI-UT的定量计算框架,拓展了街景图像的实际应用。该指数可以从新的角度指导城市交通规划和城市建设,居民可通过选取SVI-UT值较高的线路和出行方式来提高出行舒适感。 相似文献
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关联出行研究是城市规划、交通出行、传染病防控、犯罪侦查等领域的研究热点,尤其当出行个体带有接头、等待等主观意图的前提下,如何有效识别其关联行为,是当前时空认知领域的难点。本文以犯罪时空轨迹为研究对象,首先分析了现有出行轨迹描述方法的不足,兼顾了出行轨迹的细节点特征和完整线特征,提出了顾及"点-线"特征的出行轨迹描述模型。然后,在此基础上,基于时空拓扑关系提出关联出行的轨迹判别方法,能描述"接头、等待、共处、同行"4种基本的关联出行轨迹模式,并可进一步区分19种不同的关联出行子类型。最后,通过试验对比,验证了该方法的有效性。 相似文献
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融合Markov与多类机器学习模型的个体出行位置预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(6)
随着城市化的发展,人们出行的方式逐渐多样化,对人类行为的深入理解以及对个体出行行为的建模预测有助于解释若干复杂的社会经济现象,且在基于位置的服务、交通规划、公共安全等方面具有重要价值。个体出行行为预测建立在深入理解人类活动特性的基础上,而在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分。首先基于上网行为特征,融合马尔可夫(Markov)模型和多类机器学习模型,构建了个体出行位置预测模型,该模型使用了基于频率分布图的自适应融合规则,融合了传统的Markov模型和机器学习多分类模型的结果进行个体出行位置预测;然后利用手机数据、上网流量数据、兴趣点数据及天气等多源数据进行个体出行位置预测实验。实验结果表明,该模型的第1个和前3个预测结果中包括正确结果的准确率分别为74.59%、94.19%,均优于基础模型的准确率和利用投票法融合规则融合基础模型的准确率,且预测时间粒度为30 min时,该模型的预测效果较好。 相似文献
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针对现有出租车轨迹数据挖掘中时间序列邻近度量方法存在的问题,提出一种基于DBSCAN算法和改进的DTW距离的时间序列聚类算法提取具有相似性出行特征的时空模式,进而研究城市人群出行行为的时空差异。以南京市为例,结合电子地图对出行模式的空间分布特征进行分析,证明了本文所提出的方法的有效性。实验结果表明:在空间分布上,工作日出租车出行模式按照平均出行频次由高到低排序,从城市中心向四周扩散,呈中心环状分布,出行模式区域界限较为明显,同类出行模式分布区域对应相似的功能。提出了一种基于DBSCAN算法和改进的DTW距离的时间序列聚类算法提取具有相似性出行特征的时空模式,有效地分析城市人群出行行为的时空差异。 相似文献
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针对利用起讫点数据研究出行特征导致时间与空间维度割裂的问题,该文提出了一种出行模式分析方法.基于海口市滴滴出行2017年5-10月的1 200余万个订单数据,利用以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法(STL)开展时间趋势分析.基于整体趋势,将海口市划分为1 km×1 km的网格,引入经验正交函数分解法(EOF),将海口市居民的出行时间序列分解为空间模态和时间系数两部分,以探讨居民出行规律.结果显示,在研究时段内,研究区内的出行量整体呈上升趋势;出行模式具有很强的周期性;居民出行的时空模式在工作 日与周末存在差异.该文深入分析居民的出行模式,可为优化交通资源配置等提供科学依据. 相似文献
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提出了一种基于居民出行活动特征的个体经济水平推断方法。从出行轨迹的移动性指标、基于居住地的出行特征和出行活动链模式3个方面提取13维出行活动特征,以广州市居民出行日志调查数据为训练和测试数据,利用随机森林方法进行个体经济收入水平的推断与检验。结果表明,该方法能够获得最高80%的个体收入水平推断精度。基于家的出行特征（如工作时间（9:00-18:00）离家距离众数等、出行链模式）以及与出行范围有关的移动性指标（如最大距离、回旋半径）在推断个体经济水平上的重要性较高,而衡量出行地点空间异质性的指标（如空间多样性等）重要性相对较低。 相似文献
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当前,随着人民生活水平的不断提高,交通供给的增长远赶不上机动车保有量的高速增长。面对日益拥堵的交通,人们迫切需要实时动态的交通出行信息发布平台,提高出行效率。通过建设基于"天地图·海南"的交通出行信息服务系统,实现动态交通运输信息的在线采集处理,有效地促进行业内的信息资源整合,打破行业间的"信息孤岛",实现信息资源共享。 相似文献
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本文提出了以地理空间数据为支撑,结合手机信令、POI等多源数据刻画城市居民出行特征的方法。首先将信令数据与地理信息区块绑定,根据时间特征和地理区块的社会属性,识别居民的基本职住娱信息;然后综合民生POI点、出行特征拓展关键词、图谱等多源数据,运用工作日通勤分析模型和节假日出行特征提取模型,识别用户的通勤距离、通勤方式、日均通勤频次、周均工作时长、节假日出行场景、出行频次、驻留时长等内容,并形成涵盖职住娱信息的出行特征类标签集。以成都市为例,采集连续1个月的手机信令数据和同时期的POI等数据,验证了该方法的可行性,该成果作为反映城市实际人口规模数量和空间分布特征的城市人口地图大数据产品的重要内容,为政府部门、商企用户开展相关分析业务提供数据支撑。 相似文献
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居民出行调查数据是特定区域人口,在一定时间内的具有出行属性、社会属性、个人及家庭属性等信息的城市交通基础数据。随着城市化进程的飞速发展,如何规划城市交通已成为研究的重点。因此高效、准确的处理居民出行调查数据,可视化展示居民出行数据和挖掘居民出行的规律特点,已成为城市交通规划研究的热点。本文基于GIS平台,以建立线性参照系统为基础,采用动态分段技术来处理居民出行调查数据,构建居民出行数据模型,实现了居民出行调查数据的动态显示和综合查询分析。同时可通过挖掘居民出行规律为交通规划决策提供参考信息。 相似文献
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为方便公众优化出行路径,规避或减少空气污染暴露损害,提出一种基于低空气污染暴露的健康出行路径动态搜索算法（dynamic healthy-route search algorithm,DHRSA）,并设计开发了相应健康出行路线规划系统。该算法通过融合土地利用回归制图、暴露风险权重估算和Dijkstra最短路径搜索算法,基于实时空气污染情景动态规划健康出行路径。以长沙主城区为例进行随机车辆出行方式测试实验,通过比较DHRSA算法规划的健康出行路径与传统最短出行路径、最快出行路径的出行暴露风险,验证了该算法的可靠性与系统的实用价值。 相似文献
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随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。 相似文献
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不断加速的城市化进程加剧了交通供需矛盾,道路拥堵、交通事故、资源过度消耗,成为摆在交通管理部门和用户出行面前的三个难题。数据显示,在所有获取交通信息方式中,通过手机地图APP获取交通信息的高达72.3%。因此,以移动导航应用为抓手的"智能+出行"模式,就成为连接出行者与管理者的关键。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
出租车出行是表征空间不平等的重要指标,分析其特征对于城市规划、交通管理、智慧城市建设等具有重要意义。利用中国上海市出租车出行的车流数据与人口普查数据,对研究区域进行空间多尺度划分,运用Hadoop大数据处理、社会网络分析、地理加权回归等方法,探究中国上海市出租车出行的空间不平等状况及其与人口结构的关联性。结果表明:上海市存在出租车出行的空间不平等现象,在中心城区以及城市副中心区域,出租车出行便利性高于其他地区且平均出行距离小于其他地区;不同类型人口在出行能力上有差异,出行弱势人群(儿童、老人、外来人口、农业人口等)比例高的区域具有更低的出行便利性与更长的出行距离,这一相关性随空间位置与空间尺度的变化而发生变化。 相似文献
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