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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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出租车是居民出行的重要交通工具,其轨迹数据蕴含着丰富的居民出行信息。原始出租车轨迹数据因缺少语义信息无法直观反映居民出行规律。通过轨迹数据挖掘技术处理之后的出租车轨迹数据能够反映居民活动规律和行为模式,从而为城市规划决策提供参考依据。本文重点研究了基于语义的交互模式度量,通过出租车停留点推断其语义信息;然后根据语义信息构建语义交互矩阵,用以推断和描述行为目的交互模式;最后选取北京市中心为研究区域进行方法验证。结果表明,中心城区内不同类别的停留点聚集分布规律不同,围绕高校和商圈聚集较明显;工作日各类停留点的活跃度持续时间较非工作日长;工作日和非工作日行为目的交互模式差别显著,工作日以职住和工作交互为主,非工作日以休闲和居住交互为主。本文研究可以为城市规划管理、资源调度和应急管理提供一定的决策支持。 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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出租车轨迹数据挖掘进展 总被引：1，自引：0，他引：1
大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。 相似文献
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以2015年5月11-17日北京市3万多辆出租车3.85亿条轨迹点数据为研究对象,对非载客段数据点进行剔除,使用R语言从居民出行距离、轨迹段持续时间、分时段出行量、出行方向及平均速度五个角度进行统计特征分析,并通过拟合得到浮动车行驶距离与持续时长所遵循的指数分布,进而发现距离衰减效应、工作日与周末的日律性,并以此分析乘客出行距离、出行时间的潜在规律。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
随着我国经济的发展,人们的生活质量不断提高,出租车出行越来越普及的同时也给出租车管理带来了巨大的压力。本文以成都市底图数据、道路网数据、出租车GPS数据等为基础,利用ArcGIS、C#和Oracle数据库开发了出租车交通网络分析系统,实现了地图浏览、查询、交通网络分析、交通状况分析等功能,为出租车行业的车辆调度提供了帮助。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(6)
提出了一种根据择路经验特征,利用证据理论检测出租车异常轨迹的方法。该方法考虑最短路径与轨迹长度的比值、规避路径代价、出行发生时间3个因素,利用证据理论综合这3个证据来判别轨迹的异常程度,检测出行距离和路径选择明显不同于正常情况下的异常轨迹。实验结果表明此方法能有效识别不符合正常认知的异常轨迹,不依赖于单一起始点和终点对(origin-destination,OD)中的轨迹数目,能快速处理海量GPS数据,可用于大规模浮动车数据择路行为分析前期的数据过滤。 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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《测绘科学》2020,(2)
为了利用轨迹数据提取城市居民出行特征,该文首先从出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据中提取上下客事件,利用数理统计的方法对其时间分布特征进行研究;继而针对城市内数据不均匀分布的特性,提出了一种基于OPTICS聚类的改进方法,通过将原始聚类结果进行局部密度峰值的计算,实现了出租车上下客事件热点区域中心的进一步提取。最后,以成都市为实证对象,结合成都市电子地图及用地布局规划图探讨了居民出行时空特征与城市空间结构的相互关系,并对其成因做出了简要的分析,证明了该文所提出方法的有效性。实验结果表明:居民在工作日和休息日的出行特征呈现出明显的差异,且受到城市功能区域分化的影响。 相似文献
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《测绘科学》2021,(2)
为了利用轨迹数据提取城市居民出行特征,该文首先从出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据中提取上下客事件,利用数理统计的方法对其时间分布特征进行研究;继而针对城市内数据不均匀分布的特性,提出了一种基于OPTICS聚类的改进方法,通过将原始聚类结果进行局部密度峰值的计算,实现了出租车上下客事件热点区域中心的进一步提取。最后,以成都市为实证对象,结合成都市电子地图及用地布局规划图探讨了居民出行时空特征与城市空间结构的相互关系,并对其成因做出了简要的分析,证明了本文所提出方法的有效性。实验结果表明:居民在工作日和休息日的出行特征呈现出明显的差异,且受到城市功能区域分化的影响。 相似文献
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选址问题是GIS最基本的任务之一。选址通常是考虑一定条件下的空间位置优化,很难将人类的活动情况作为优化因素考虑进来。本文结合东莞市小山小湖社区公园的选址工作,通过分析海量出租车的OD（上下车）记录数据,在选址任务中引入居民实际居住与出行情况作为参考。通过提高人口分布密度这一重要选址影响因素的精度,进而改进小山小湖社区公园的选址情况,这种方法是对传统分析方法的有效补充和创新。基于出租车轨迹数据的选址方法与传统的选址方法相结合,更有效、合理地提高了选址的可靠度。 相似文献
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路网更新的轨迹-地图匹配方法 总被引：2，自引：2，他引：0
全面准确的路网信息作为智慧城市的重要基础之一,在城市规划、交通管理以及大众出行等方面具有重要意义和价值。然而,传统的基于测量的路网数据获取方式往往周期较长,不能及时反映最新的道路信息。近几年,随着定位技术在移动设备的广泛运用,国内外学者在研究路网信息获取时逐渐将视野转向移动对象的轨迹数据中所蕴含的道路信息。当前,基于移动位置信息的路网生成和更新方法多是直接面向全部轨迹数据施加道路提取算法,在处理大规模轨迹或者大范围道路时,计算量极大。为此,本文基于轨迹地图匹配技术,提出一种采用"检查→分析→提取→更新"过程的螺旋式路网数据更新策略。其主要思想是逐条输入轨迹,借助HMM地图匹配发现已有路网中的问题路段,进而从问题路段周边局部范围内的轨迹数据中提取并更新相关道路信息。该方法仅在局部范围内利用少量轨迹数据来修复路网,避免了对整个轨迹数据集进行计算,从而有效减少了计算量。基于OpenStreetMap的武汉市区路网数据以及武汉市出租车轨迹数据的试验表明,本文提出的路网更新方法不仅可行,而且灵活高效。 相似文献
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针对出租车运营过程缺少路径优化指导造成运营能力分布不均、空载率高的问题,本文以成都市安装有GPS设备的出租车所采集的轨迹数据为研究对象,以提高出租车效益为目标,采用了一种基于网格的出租车载客热点聚类算法,通过对出租车GPS轨迹数据进行处理和聚类分析,充分挖掘出租车载客热点区域,从而为出租车的运营者和管理者提供信息决策服务。 相似文献
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城市人群的出行特征通过车辆轨迹数据隐含的行为信息可以体现,但传统的单维度模型将不再适用于轨迹数据隐含的多维信息的挖掘.本文将海口市中心城区根据路网划分区域,使用能够挖掘多维信息的非负稀疏约束下张量分解基于"滴滴出行"轨迹数据,从时空维度挖掘居民出行规律并进行区域功能特征识别.结果表明:居民出行时间符合工作日,休息日的早... 相似文献