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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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《北京测绘》2020,(4):F0003-F0003
聚落的形态研究是综合反映社会组织结构和文明发展研究中的重要内容之一,是理解聚落聚集、文明发展、时空演化的重要手段,也是考古研究领域重视的问题之一。随着空间分析技术的发展,考古学者开始应用空间分析方法研究聚落,空间技术和多因子加权评价方法减少了依靠专业知识经验带来的主观性。本文以中华文明探源工程项目为背景,以聚落形态研究为目标,采用空间信息技术、分形理论、群体智能方法对临汾地区四个时期(7kaB.P.~2.7 kaB.P.期间,仰韶时期、庙底沟二期、龙山时期、夏商周时期)的聚落形态进行综合分析,形成了适合于黄河流域先秦时期聚落形态研究的方法,并以黄河流域文明发展的重要区域-临汾为示范区开展了聚落形态及其演化分析研究,同时结合气候、地貌、水系流域等环境因素对四个文化时期的聚落遗址发展演化情况作了详细的论述。论文主要创新点如下:(1)构建了宏观-微观尺度的聚落形态研究体系。宏观上采用空间聚类、分形及出行空间聚落集群分析方法进行聚落形态研究,微观上从每个聚落遗址的出行交流出发,模拟出行路线以重建聚落出行交流主干线,建立了适合于黄河流域聚落形态研究的多方法综合研究体系,可用于流域内不同文化类型聚落遗址的聚落形态研究。(2)创新性地提出了基于地形约束空间距离算法的聚落形态研究方法,用于解决聚落聚类过程中对地形考虑不足的问题,使得聚落群划分结果更加客观合理,更适合聚落形态研究的目的。(3)提出了基于梯度下降的变邻域蚁群算法出行模拟方法,结合地形和人类出行预判经验,提高了古人类出行模拟的真实性。采用方向约束和全局及局部优化规则以提高算法效率,应用于临汾地区先秦聚落的出行模拟中,以重建的古人类出行交流主干线为基础,分析聚落形态。(4)从聚落遗址出行空间角度,以地形、生物机能等多特征出行网络为基础,提出了基于出行空间的聚落集群分析方法,实现了日常出行局部范围内的聚落集群分析。 相似文献
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随着城市轨道交通规模的扩大,客流量不断攀升,研究乘客的出行特征对于城市轨道交通限流模型的建立以及限流策略的制定具有重要意义。基于北京市某时段部分城市轨道交通线网的OD出行数据,研究了乘客出行的时空分布特征,对北京市轨道交通运营网络提出了建议。分析结果表明:(1)在早高峰时段,乘客的出行时间主要集中为100~200 min,出行距离集中在20~35 km,且出行距离与出行时间呈线性关系;(2)乘客选择地铁出行的出发点和到达点大部分集中在北京五环以内,客流从城外向城内移动,朝阳区和海淀区的进出站客流量均居前两位。 相似文献
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出租车载客数据可以用于研究居民的出行特征,提取城市的交通热点区域,但对城市交通热点区域的交互关系研究相对较少。本文以纽约市的出租车行程记录数据为数据源,利用交通小区划分结合出租车载客数据提取城市交通热点区域,基于复杂网络的方法对不同日期类型和天气情况的城市交通热点区域空间交互网络进行研究并进行社区发现。结果表明,热点区域受城市核心区的影响而聚集在核心区域周围,城市内社区的形成可以克服地形和行政区域等因素的影响。研究结论有望为城市规划、城市交通管理、出租车调度、以及人们的出行等提供信息参考。 相似文献
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不同的热岛类型划分方法会得出不同的热环境信息,主流的热岛划分方法主要包括等距法和中误差法两种。本文以咸阳市和兴平市热红外数据为数据源,在采用单窗算法获取研究区热环境信息的基础上,分别采用两种热岛类型划分方法获得了研究区域的热环境信息。研究结果表明:①两种不同划分方法均能有效反映研究样区存在较为明显的城市热岛效应;②等距方法获取的热空间格局中的强热岛区呈点状和小斑块状分布于城镇内部,而中误差方法获取的热空间格局中的强热岛区呈片状分布于城镇内部;③基于等距的划分体系适合于大中城镇构建热环境指标与评价体系;而基于中误差的划分体系更适合于市、县、镇、乡四级热环境指标及其评价体系的构建。 相似文献
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公共自行车是城市轨道交通的重要接驳方式。为了更加清晰、直观地展示公共自行车接驳地铁出行的时空特征,本文提出了一种公共自行车租赁点接驳地铁出行客流量的时空可视化分析方法。该方法首先将地铁客流与公共自行车的IC卡数据进行预处理与时序分析,初步分析了两者之间的时序相似性;通过对地铁客流的时间聚类进行分析,得到了3种类型的出行日;然后分别对各类型出行日的相关性计算结果进行了特征可视化与空间信息可视化,实现对公共自行车接驳地铁出行时空特征的综合分析;最后运用该方法以北京市西城区宣武门地铁站为例,对该站合理范围内的公共自行车接驳地铁出行情况进行了时空可视化分析。结果表明,对地铁客流与公共自行车IC卡数据的融合可视化分析可更加全面、动态地掌握城市公共自行车接驳地铁出行的时空分布情况,该方法可为城市轨道交通站点处公共自行车租赁点的规划及建设提供量化依据。 相似文献
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为了更加有效的利用公共交通,缓解城市交通拥堵,本文在公共交通利用方面提出了一种新的出行路线查询方法。它可以提供基于无需换乘的公交站点位置周边兴趣点路线查询,即根据离自己位置最近的公交站点信息,按照一定条件查找出满足条件的兴趣点,并给出前往自己兴趣点的公交路线。建立相应的空间数据库,储存公交站点等信息。基于ArcEngine开发平台,采用C#.NET语言进行了城市公交站点周边兴趣点查询系统功能的开发,实现了输入兴趣点和公交站点即可得到所需的出行路线。在本文中,查询系统以深圳市为例进行了测试,结果能够满足需求,为城市居民的出行提供了一个新的查询方式。 相似文献
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为了更加有效地利用公共交通,缓解城市交通拥堵,本文在公共交通利用方面提出了一种新的出行路线查询方法。它可以提供基于无需换乘的公交站点位置周边兴趣点路线查询,即根据离自己位置最近的公交站点信息,按照一定条件查找出满足条件的兴趣点,并给出前往自己兴趣点的公交路线。建立相应的空间数据库,储存公交站点等信息。基于ArcEngine开发平台,采用C#.NET语言进行了城市公交站点周边兴趣点查询系统功能的开发,实现了输入兴趣点和公交站点即可得到所需的出行路线。在本文中,查询系统以深圳市为例进行了测试,结果能够满足需求,为城市居民的出行提供了一个新的查询方式。 相似文献
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Personalized travel route recommendation using collaborative filtering based on GPS trajectories 总被引：1，自引：0，他引：1
Travelling is a critical component of daily life. With new technology, personalized travel route recommendations are possible and have become a new research area. A personalized travel route recommendation refers to plan an optimal travel route between two geographical locations, based on the road networks and users’ travel preferences. In this paper, we define users’ travel behaviours from their historical Global Positioning System (GPS) trajectories and propose two personalized travel route recommendation methods – collaborative travel route recommendation (CTRR) and an extended version of CTRR (CTRR+). Both methods consider users’ personal travel preferences based on their historical GPS trajectories. In this paper, we first estimate users’ travel behaviour frequencies by using collaborative filtering technique. A route with the maximum probability of a user’s travel behaviour is then generated based on the naïve Bayes model. The CTRR+ method improves the performances of CTRR by taking into account cold start users and integrating distance with the user travel behaviour probability. This paper also conducts some case studies based on a real GPS trajectory data set from Beijing, China. The experimental results show that the proposed CTRR and CTRR+ methods achieve better results for travel route recommendations compared with the shortest distance path method. 相似文献
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Ubiquitous taxi trajectory data has made it possible to apply it to different types of travel analysis. Of interest is the need to allow someone to monitor travel momentum and associated congestion in any location in space in real time. However, despite an abundant literature in taxi data visualization and its applicability to travel analysis, no easy method exists. To measure taxi travel momentum at a location, current methods require filtering taxi trajectories that stop at a location at a particular time range, which is computationally expensive. We propose an alternative, computationally cheaper way based on preprocessing vector fields from the trajectories. Algorithms are formalized for generating vector kernel density to estimate a travel-model-free vector field-based representation of travel momentum in an urban space. The algorithms are shared online as an open source GIS 3D extension called VectorKD. Using 17 million daily taxi GPS points within Beijing over a 4-day period, we demonstrate how to generate in real time a series of projections from a continuously updated vector field of taxi travel momentum to query a point of interest anywhere in a city, such as the CBD or the airport. This method allows a policy-maker to automatically identify temporal net influxes of travel demand to a location. The proposed methodology is shown to be over twenty times faster than a conventional selection query of trajectories. We also demonstrate, using taxi data entering the Beijing Capital International Airport and the CBD, how we can quantify in nearly real time the occurrence and magnitude of inbound or outbound queueing and congestion periods due to taxis cruising or waiting for passengers, all without having to fit any mathematical queueing model to the data. 相似文献
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Kathleen M. Baker Andrew C. Johnson Caitlin N. Callahan Heather L. Petcovic 《制图学和地理信息科学》2016,43(2):176-187
Topographic maps and aerial photographs are particularly useful when geoscientists are faced with fieldwork tasks such as selecting paths for observation, establishing sampling schemes, or defining field regions. These types of images are crucial in bedrock geologic mapping, a cognitively complex field-based problem-solving task. Geologic mapping requires the geologist to correctly identify rock types and three-dimensional bedrock structures from often partial or poor-quality outcrop data while navigating through unfamiliar terrain. This paper compares the walked routes of novice to expert geologists working in the field (n = 66) with the results of a route planning and navigation survey of a similar population of geologists (n = 77). Results show clearly that those geologists with previous mapping experience make quick and decisive determinations about field areas from available imagery and maps, regardless of whether they are or not physically present in the field area. Recognition of geologic features enabled experts to form and verbalize a specific plan for travel through a landscape based on those features. Novices were less likely to develop specific travel route plans and were less likely to identify critical landscape cues from aerial photographs. 相似文献
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Nisha Radhakrishnan R. Aswathy Samson Mathew 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(5):815-824
This paper gives an overview of a major application of modern geospatial tools such as remote sensing, GIS and GPS, i.e., 3S technology in estimating travel demand along Indian roads by considering the study area, Tiruchirappalli urban city in Tamil Nadu. In the study, an attempt was made to estimate travel demand based on the current land-use classification as the pattern of travel depends on the type of land use activity in a zone. IRS high resolution image Cartosat-1 of year 2009 was used to extract the land-use information required. The travel demand model developed was validated with the field obtained OD-matrix to understand the accuracy of the method considered. 相似文献
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轨迹数据作为典型的时空大数据,具有较高的研究和应用价值。然而现有的轨迹数据挖掘主要聚焦于轨迹的空间特征,而较少关注轨迹数据语义的深度分析。本文面向智慧旅游服务的需求,重点探讨了旅游轨迹的轨迹停留点语义的自动标注问题。首先,针对POI短文本的特点,提出了基于《同义词词林》进行短文本语义扩展的方法对POI短文本进行特征扩展;同时,在顾及POI短文本的关键词集中、类别词分散等特征基础上,提出了改进TF-IDF的POI自动分类方法;其次,在POI分类的基础上,采用Native Bayes方法对轨迹停留点进行语义标注。结果表明,基于改进TF-IDF方法的POI自动分类可以达到约83%的精度,能够较好地实现POI的分类;而在POI自动分类基础上,基于Native Bayes的轨迹语义标注可以达到74%的精度,较好地实现了旅游轨迹停留点自动语义标注的目标。 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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