共查询到19条相似文献，搜索用时 384 毫秒
1.
面向活动地点推荐的个人时空可达性方法 总被引：2，自引：1，他引：1
如何在时空制约条件下合理安排个人活动与出行是现代社会中人们日常工作和生活的迫切需求。个人时空可达性研究以个人时空行为视角聚焦个人在时空条件下开展各种活动的自由度,长期以来一直受到人文地理学、社会学和交通工程学等领域的广泛关注。本文基于时间地理学理论,提出一种个人时空可达性方法,顾及活动地点开放时间、最短活动时长及个人活动偏好,实现个人时空可达性分析与评价。然后,利用城市餐饮类服务设施空间位置、营业时间、公众评级等多维时空属性信息及城市路网数据检验方法有效性。本文提出的个人时空可达性方法可为空间规划、时空行为研究提供方法支撑,同时,面向个性化活动地点推荐,可为个人智慧出行提供策略与指导,并且在公众位置信息服务及位置社交网络内容服务等方面具有良好的应用前景。 相似文献
2.
随着旅游业的快速发展,旅游城市在法定节假日出现了交通需求的大幅增长,导致不同程度的交通问题。本文利用厦门市的浮动车数据(FCD),分别选取2014年10月1日与10月14日作为节假日与工作日的样本进行研究,首先通过OD点核密度估计判断节假日与工作日出行在时空上的差异,确定研究的时空范围;其次,通过对FCD数据进行核密度估计分析旅游景点周边的车流量变化,并与路段的等级、车道数等道路设施属性进行对比,推测路网的容量;最后进一步通过计算路网中路段行程车速验证方法的可行性。结果显示：节假日期间的旅游交通与工作日的通勤交通在时空分布上存在差异,同时基于FCD数据研究旅游景点周边的路网容量是有效的,厦大—南普陀景点周边路网在节假日期间无法满足车流量的需求。本文对旅游景点周边路网容量的评估结果可为旅游旺季旅游路网的合理规划与管控提供依据。 相似文献
3.
《地理与地理信息科学》2017,(6)
旅游行为受时间、空间等方面的限制,当用户有个性化需求,尤其在游览时间方面有特殊要求时,难以快速找到出行线路。个人时空可达性研究在时间、空间制约条件下个人活动的自由度问题,因此向用户推荐旅游线路的问题可转化为在考虑用户偏好的前提下评价时空可达性,向用户推荐可达性好的景点组合,并规划移动路线的问题。该文基于时间地理学理论,提出了一种考虑游客时间成本的旅游线路推荐算法,使用时空可达性评价景点,计算可达性好的景点组合,结合地理信息科学中的路径分析理论,规划旅游线路。算法的验证实验在Web端进行,通过设置不同场景,对每种情况下的推荐结果进行了分析与展示。结果表明,该文提出的算法具有可行性与合理性,能满足用户在游览时间、景点类型方面的需求,同时佐证了时间地理学在旅游线路推荐研究中的可行性与科学性。 相似文献
4.
土地退化评价与监测技术路线的研究 总被引：22，自引：4，他引：18
在对 90年代后期国内外土地退化评价与监测主要进展分析基础上 ,归纳出了绝对、相对和差异三种退化的评价思想 ;直接运用图象处理软件 ,通过监督非监督分类选择几个基于RS、GIS的指标 ,给定不同的权重综合地确定土地退化类型和程度的两种技术监测路线。最后 ,结合中国的实际情况 ,以沙质荒漠化为例提出了在绝对退化思想指导下 ,通过确定土地退化生态基准的时空尺度 ,建立监测区内典型土地退化类型与程度的标准信息资源库 ,GIS数据与RS数据相融合的土地退化评价与监测的技术路线框架。 相似文献
5.
提出一种基于FCD数据的城市有效路网密度的评价方法,主要是从城市路网的静态布局结构和动态交通流量两个方面对城市路网数据以及FCD数据进行核密度估计分析,得到城市有效路网密度等级的分布特征,继而通过理论与实际道路网密度等级差异对比分析,发现路网中差异区域,为城市路网规划提供可靠的依据。以广州市中心城区越秀、荔湾内的主要路网数据以及2010年五一期间中心城区内出租车的FCD数据为例,利用上述评价方法进行分析得出以下结论:区域内人民中路、人民南路、白云路、中山六路和中山七路路段的理论与实际密度等级差异性明显,表现为路段上密度核的数量与核影响范围差异大,其中尤为突出的是人民中路和人民南路,从理论有效路网密度的分析角度,两个路段都是高密度区域,与实际交通流量存在较大的密度分异。 相似文献
6.
复杂网络视角下时空行为轨迹模式挖掘研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对时空行为轨迹大数据的序列性、时空交互性、多维度性等复杂特性,构建结合时间地理学与复杂网络的分析框架,建立时空行为路径与时空行为网络之间的转换关系,利用复杂网络社群发现算法对时空行为轨迹进行社群聚类、模式挖掘与可视化。基于北京郊区居民一周内活动出行GPS轨迹数据的案例分析发现：① 复杂网络分析方法可以有效挖掘具有相似行为的群体特征和识别出典型的行为模式。② 可以灵活处理多元异构与多维度的行为轨迹大数据以及满足不同叙事、不同空间相互作用、不同时序的应用需求。③ 北京郊区被调查居民的行为模式存在日间差异与空间分异。 相似文献
7.
城市居民时空行为序列模式挖掘方法 总被引：1，自引：0，他引：1
通过问卷调查获得北京市500个家庭的活动日志数据.运用序列比对方法对时空行为序列数据进行序列模式挖掘,对每类序列模式通过频繁模式挖掘出其中潜在有用的行为模式.试验结果表明,序列比对方法与频繁模式挖掘相结合在城市居民行为模式分析中应用成功,其弥补了传统数据分析方法的不足,为复杂时空行为数据的分析提供了一种新视角. 相似文献
8.
基于GPS数据的城市居民通勤弹性研究——以北京市郊区巨型社区为例 总被引：11，自引：1，他引：10
通勤是居民出行行为的重要组成部分,受到地理、规划、交通等领域的广泛关注,已有对通勤的研究多利用问卷调查数据,定位技术与信息通信技术为个体行为时空数据的采集带来了新的契机。本研究关注个体在不同工作日中通勤的可变性,将活动弹性的概念引入对通勤行为的研究中,提出通勤弹性的概念,并界定了时间、空间、方式、路径4 个通勤弹性维度,通过探讨4 种弹性之间的相互作用关系,提出7 种基于弹性的理论通勤模式。研究以北京市天通苑与亦庄两个郊区巨型社区为案例,基于活动日志与GPS 定位数据相结合的为期一周的居民时空行为数据,分别利用传统方法和通勤弹性视角研究居民的通勤特征,验证通勤弹性现象的存在以及该视角透视城市居民通勤行为的合理性,并利用GIS 三维可视化技术对7 种理论通勤模式居民的活动—移动时空特征进行刻画,从而透视北京市郊区巨型社区居民的通勤特征及复杂模式,为北京市城市与交通问题的解决提供了独特的视角。 相似文献
9.
基于网络时空核密度的交通事故多发点鉴别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
交通事故多发点是道路交通安全管理的重要治理对象,如何利用空间统计方法对其进行高效鉴别是研究热点。以华东某地为研究区域,以2013~2015年该研究区域的道路交通事故数据为研究对象,以时空道路网络为视角,通过路网匹配和路网裁剪形成事故时空子路段,提出一种基于交通事故场景的网络时空核密度估计值作为鉴别指标,用累计频率法和零膨胀的负二项回归模型确定鉴别阈值的事故多发点鉴别方法。 相似文献
10.
时空行为数据的GIS分析方法 总被引：7，自引：0，他引：7
基于时间地理学的概念模型,建立时空路径分析的GIS数据模型,并通过GIS三维可视化工具,实现了个体时空路径的三维可视化.运用2007年北京城市居民日常活动调查数据,对所提出的数据模型和方法进行实验.结果表明,时空行为数据的GIS分析方法有效地集成了GIS的空间分析和三维可视化功能,为人类时空行为数据的直观表现和分析提供了有效的技术手段.最后,讨论和展望了时空行为数据GIS分析方法的研究方向. 相似文献
11.
广州市零售商业中心的居民消费时空行为及其机制 总被引：6，自引：0，他引：6
居民消费行为的空间选择及其影响因素是地理学的重点关注领域,已有研究对行为中时间选择、时空关系及内在机制的研究相对缺乏。为揭示居民消费时空行为形成的影响因素以及各因素内在相互作用机制,基于2016年广州城市居民消费行为调查数据,分析消费者到大型商业中心内消费的时空特征,构建结构方程模型,探讨消费时空行为影响因素和作用机制。研究表明：居民在商业中心的消费行为存在明显的时空差异。在影响路径方面,消费者社会经济属性通过影响消费偏好导致消费时空行为的差异,商业空间属性既可以直接影响消费时空行为,也可以通过影响消费偏好而间接对其施加影响,消费偏好既可以直接影响消费时空行为,又是消费者社会经济属性和商业空间属性影响消费时空行为的中间变量。在显著性因素方面,年龄、家庭结构、在广州居住时间、就业状况、家庭月收入等消费者社会经济属性变量会显著影响消费时空行为,各个商业空间属性变量都在不同程度上影响消费行为在时间和空间上的差异,仅有出行交通方式、出行花费时间2个消费偏好变量会显著影响消费者消费时空间行为。本文结论可以加深对商业中心内消费时空行为影响因素及其作用机制的理解,并为商业网点规划调整、商业中心转型升级提供建议。 相似文献
12.
Ruifeng Ding 《International journal of geographical information science》2018,32(8):1631-1648
How to exploit various features of users and points of interest (POIs) for accurate POI recommendation is important in location-based social networks (LBSNs). In this paper, a novel POI recommendation framework, named RecNet, is proposed, which is developed based on a deep neural network (DNN) to incorporate various features in LBSNs and learn their joint influence on user behavior. More specifically, co-visiting, geographical and categorical influences in LBSNs are exploited to alleviate the data sparsity issue in POI recommendation and are converted to feature vector representations of POIs and users via feature embedding. Moreover, the embedded POIs and users are fed into a DNN pairwise to adaptively learn high-order interactions between features. Our method is evaluated on two publicly available LBSNs datasets and experimental results show that RecNet outperforms state-of-the-art algorithms for POI recommendation. 相似文献
13.
基于巡回的北京市居民出行时空间决策的社区分异 总被引：3，自引：0，他引：3
国内以往关于城市空间结构与居民出行行为之间关系的研究主要建立在出行角度的分析之上,以巡回作为基本单元,从出行决策视角探讨居民出行时空间决策社区分异的研究尚少见报导。利用2007年北京市居民活动日志调查获取的第一手数据,构建基于巡回的出行时空间决策概念模型,并采用嵌套Logit对北京市居民工作日出行时空间决策的社区分异进行探讨。结果表明:居民巡回类型决策的社区分异较为显著,但会随出行目的变化而发生较大变化;巡回中主要活动起始时间决策的社区分异并不显著,但起始时间与活动类型存在较强的内在联系;出行距离及交通方式决策的社区分异较为显著,对单位社区及政策性住房社区应给予更多的研究和关注。 相似文献
14.
Tong Zhang Yicong Li Hui Yang Chenrong Cui Jing Li Qinghua Qiao 《International journal of geographical information science》2020,34(6):1137-1161
ABSTRACTEffective public transit planning needs to address realistic travel demands, which can be illustrated by corridors across major residential areas and activity centers. It is vital to identify public transit corridors that contain the most significant transit travel demand patterns. We propose a two-stage approach to discover primary public transit corridors at high spatio-temporal resolutions using massive real-world smart card and bus trajectory data, which manifest rich transit demand patterns over space and time. The first stage was to reconstruct chained trips for individual passengers using multi-source massive public transit data. In the second stage, a shared-flow clustering algorithm was developed to identify public transit corridors based on reconstructed individual transit trips. The proposed approach was evaluated using transit data collected in Shenzhen, China. Experimental results demonstrated that the proposed approach is a practical tool for extracting time-varying corridors for many potential applications, such as transit planning and management. 相似文献
15.
In the past decade, there has been significant investment in Intelligent Transportation Systems (ITS) technologies that provide information to both en‐route and pre‐trip travelers. However, there is no definitive evidence that en‐route travelers actually use the information and alter their travel patterns. Previous research employed surveys that relied on motorists' written or spoken responses to questions involving travel information and hypothetical roadway scenarios. This research examines travel behavior on freeways equipped with ITS technologies in Connecticut using collected real‐time traffic count data from the diversionary roadways. Results find that more travel is occurring on the diversionary routes during periods of variable message sign (VMS) messages than during equivalent periods having no messages, indicating a motorist travel response to these messages. 相似文献
16.
热浪作为城市化特征灾害之一,严重影响着城市居民的生命健康。目前针对热浪的研究主要聚焦基于静态数据的时空模式、风险管理和脆弱性评价分析方向,对动态人口暴露度的研究尚少。论文基于手机定位数据,首先融合深圳市逐时人口与气温时空分布模型,揭示热浪动态人口暴露度水平;其次,构建基于7类城市兴趣点(point of interest,POI)与不同时段人口分布的地理加权回归模型,初步分析了热浪环境下POI对人群行为模式的影响机制。结果显示：① 相比于基准时段(2018年7月28日12:00~18:00),2018年7月26日至8月1日热浪平均辐射范围在7月29日以8.66倍速增长,至7月30日则以18.93倍速跃至峰值,覆盖区域整体呈现西部高于东部、南部低于北部的特征;② 人口在不同时段均表现为明显的带状聚集分布态势,且人口暴露度与气温和人口的动态演变紧密关联,其暴露度同热浪扩散幅度相似,总体呈2.29倍等比增长,辐射范围包括南山区、福田区、罗湖区等城市商业、工业、住宅中心人口密集区域;③ 同类POI在不同时刻、不同POI在相同时刻对人群减少热浪暴露的移动交互行为具有明显的时空驱动机制差异及选择偏好特征。在持续性城市化背景下,该研究方法可为同类的城市灾害人口暴露度分析提供一定的科学参考。 相似文献
17.
Mohamed Bakillah Steve Liang Amin Mobasheri Jamal Jokar Arsanjani Alexander Zipf 《International journal of geographical information science》2014,28(9):1940-1963
Data on population at building level is required for various purposes. However, to protect privacy, government population data is aggregated. Population estimates at finer scales can be obtained through areal interpolation, a process where data from a first spatial unit system is transferred to another system. Areal interpolation can be conducted with ancillary data that guide the redistribution of population. For population estimation at the building level, common ancillary data include three-dimensional data on buildings, obtained through costly processes such as LiDAR. Meanwhile, volunteered geographic information (VGI) is emerging as a new category of data and is already used for purposes related to urban management. The objective of this paper is to present an alternative approach for building level areal interpolation that uses VGI as ancillary data. The proposed method integrates existing interpolation techniques, i.e., multi-class dasymetric mapping and interpolation by surface volume integration; data on building footprints and points-of-interest (POIs) extracted from OpenStreetMap (OSM) are used to refine population estimates at building level. A case study was conducted for the city of Hamburg and the results were compared using different types of POIs. The results suggest that VGI can be used to accurately estimate population distribution, but that further research is needed to understand how POIs can reveal population distribution patterns. 相似文献
18.
Lin Wan Zhou Huang Xia Peng Ran Li 《International journal of geographical information science》2018,32(11):2225-2246
Geo-tagged travel photos on social networks often contain location data such as points of interest (POIs), and also users’ travel preferences. In this paper, we propose a hybrid ensemble learning method, BAyes-Knn, that predicts personalized tourist routes for travelers by mining their geographical preferences from these location-tagged data. Our method trains two types of base classifiers to jointly predict the next travel destination: (1) The K-nearest neighbor (KNN) classifier quantifies users’ location history, weather condition, temperature and seasonality and uses a feature-weighted distance model to predict a user’s personalized interests in an unvisited location. (2) A Bayes classifier introduces a smooth kernel function to estimate a-priori probabilities of features and then combines these probabilities to predict a user’s latent interests in a location. All the outcomes from these subclassifiers are merged into one final prediction result by using the Borda count voting method. We evaluated our method on geo-tagged Flickr photos and Beijing weather data collected from 1 January 2005 to 1 July 2016. The results demonstrated that our ensemble approach outperformed 12 other baseline models. In addition, the results showed that our framework has better prediction accuracy than do context-aware significant travel-sequence-patterns recommendations and frequent travel-sequence patterns. 相似文献
19.
旅游者的行为研究及其实践意义 总被引：94，自引：11，他引：83
旅游者决策行为决定于感知环境和追求最大旅游效益,不同尺度地域上的旅游者行为特征也不相同。从这二个方面来研究旅游行为有助于完善旅游理学的地理论体系。 相似文献