共查询到10条相似文献，搜索用时 343 毫秒
1.
快速城市化背景下,个体移动行为变得复杂多元,人类活动对于城市结构的影响和约束越来越大,产生了一系列人与城市互动过程中的问题.人的活动与移动如何改变城市结构以及如何被城市结构限制仍然缺乏有效的研究.论文利用城市时空大数据,以"活动—行为—结构"3个维度构建个体出行模式与城市空间结构交互的框架模型,研究个体的移动与活动模式,其与城市空间结构的交互影响机制. 相似文献
2.
城市活动事件(如文化、娱乐、体育等事件)的规模与影响力是城市经济文化发展的重要体现,其发生的全过程对城市现实空间与赛博空间都会产生巨大影响,从现实空间与赛博空间对城市活动事件的演化感知、动态建模与时空分析,具有重要的理论研究与应用价值。提出了一种结合现实空间交通数据与赛博空间社交媒体数据的城市活动事件时空建模分析方法,从事件进行中的交通轨迹,探测识别与事件显著相关的城市时空区域和交通流,分析现实空间事件热度的时空变化;从事件发生全过程的社交媒体数据中,探测分析赛博空间事件热度的时空变化;通过将现实空间和赛博空间的融合,建立城市活动事件时空模型,刻画事件全过程中城市地理空间与城市行为空间的时空演变特征。以2015年周杰伦"魔天伦2.0"世界巡回演唱会(武汉站)事件为例,采用武汉市出租车GPS轨迹数据和微博数据,对演唱会的事前、事中、事后实现城市地理空间与行为空间全过程建模与时空演变分析,并与单一数据源事件刻画模型进行比较,结果显示本方法能更合理地结合现实空间和赛博空间刻画城市活动事件。 相似文献
3.
分析大型节假日期间居民出行活动所反映的城市活力时空分布特征并揭示其影响要素,对理解人是如何利用城市空间显得尤为重要。以北京市主城区的街道管理单元为空间分析基本单元,基于开放数据平台,通过位置签到大数据定量测定国庆期间北京市街道活力,并对其空间分布格局和高低值聚集特征加以分析;利用回归模型来揭示国庆节期间北京市街道活力与城市形态要素之间的关联性。研究结果显示,城市形态要素与街道活力之间存在较强的关联性,并且不同的城市形态要素影响方式亦不相同。研究结论能加强对空间活力内涵的理解,有助于设计更友好的城市空间环境。 相似文献
4.
多源地理大数据为地理现象的分布格局、相互作用及动态演化提供了前所未有的社会感知手段。城市是人类活动最为集中的区域,产生了多种地理大数据,并支持对于城市空间的理解。城市内部的分异格局是城市研究和规划所要面对的重要议题,社会感知数据提供了从"人-地-静-动"4个维度刻画城市分异格局的途径。梳理了不同类型大数据对于表达这4个维度特征的支持,并借鉴"生态位"模型,通过一个实例研究展示了集成多源数据量化城市空间分异特征的应用,最后讨论了相关的理论问题。 相似文献
5.
大数据背景下的虚拟地理认知实验方法 总被引：1，自引：0，他引：1
如何构建新一代的虚拟地理认知实验研究范式,从海量人类活动和地理数据中挖掘人地交互过程中的新模式、新知识成为新一代虚拟地理认知实验需要解决的问题。本研究首先提出了在数据密集型科学研究范式下的虚拟地理认知实验框架,阐述了从环境心理学的视角,结合多源人类活动大数据、城市环境大数据构建实验平台的方法,进而支持地理知识工程的构建。其次,本文介绍了基于海量街景数据和对应的个体情感评分数据,利用深度学习的相关方法和统计模型来进行认知知识挖掘的案例。实验发现了可视域中与个体对场景的情感维度-压抑感具有较高相关性的一系列视觉要素,如植被、建筑、车辆等,并通过回归分析予以量化。 相似文献
6.
道路场景作为人类发展演变中最重要、最复杂、最典型的载体之一,是道路基础设施与活动行为共同构成的综合体,链接和构建“人地关系”。道路场景感知从二维抽象简略到三维精细丰富、从静态过去式向动态现在时发展,成为智慧城市、智能交通、无人驾驶的关键技术支撑,是我国新型城镇化战略、交通强国战略的核心技术保障。本文立足于时空交通大数据,提出基于道路场景静态基础设施“形”和动态活动行为“流”的高时空分辨率道路场景感知方法。该方法从静态路网“形”角度,以“点-线-面-体”等要素为研究脉络,构建高精度道路地图众包感知的理论体系;在活动行为“流”感知上,突破传统的点模式分析局限,发展了道路网络空间活动流的时空建模与多尺度分析方法。本文揭示了静态基础设施“形”结构与动态活动行为“流”模式交互作用下的道路场景演化规律,形成以“形”控“流”、借“流”定“形”、“形”“流”叠置的高时空精度道路场景众包感知理论体系,为智慧城市、智能交通的发展提供核心技术与数据支撑。 相似文献
7.
基于海量的中国大型社交网络新浪微博人际社交关系数据,利用用户的地理位置信息对人-人(人际)社交关系进行虚拟网络空间到物理空间的映射,形成地-地关系。以城市为尺度,对个体间的社交关系链进行聚合,构建城市-城市(城际)社交关系网。根据网络的全局异构和局部异构等拓扑特征以及城市空间的相互作用,提出了一种融合重力模型和信息熵技术的地理骨干网提取方法。该研究有助于揭示虚拟网络环境下的城市体系结构、城市辐射力、城市吸引力和开放程度等问题。 相似文献
8.
9.
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
10.
空间优化提供资源、实体等的高效配置与最佳空间组织方案,是地理学的重要研究领域。大数据背景下,各类蕴含时空信息的时空大数据能反映地表各要素的空间格局特征与演变过程,为空间优化提供强大的数据支撑。基于国内外时空大数据、空间优化研究成果,分析大数据发展历程、特征、定义及其影响,概括时空大数据的定义与特征,总结出对地观测、社会经济、物联网、互联网与社交网等5类时空大数据;在宏观(全国)、中观(省域)、微观(市县)3个尺度下,综述现有研究中的各种空间优化;将时空大数据在各类空间优化中的应用归纳为城市(镇)体系空间结构分析、自然生态环境监测、土地利用分析等7大类,并分别梳理了国内外的相关应用研究。该综述可为时空大数据、空间优化相关研究提供参考。 相似文献