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浮动车轨迹数据已逐渐成为城市交通状态识别的主要数据源之一,但是现有基于浮动车轨迹数据的交通状态识别中多数是应用高精度或是多源轨迹数据。针对稀疏轨迹数据在城市交通状态识别中存在识别精度不高的问题,本文提出一种结合戴维森堡丁指数（DBI）和轨迹相似性度量的动态交通状态划分方法。首先,对轨迹数据和路网数据进行预处理并且建立不同时间片的路段轨迹集合;接着,依据轨迹速度-空间相似性,利用戴维森堡丁指数动态地扩展轨迹的空间维度,并根据轨迹相似性度量方法构建最佳车辆队列;然后,将前后不同的车辆队列进行二次处理,连接组成交通流簇;最后,基于模糊C均值聚类方法将交通流进行划分,实现路段交通状态的识别。采用厦门市厦禾路、湖滨西路和湖滨南路交叉路段上的真实出租车轨迹数据进行测试,结果表明,本文所提方法保证了车辆队列速度分布与原始轨迹速度分布基本一致,相比对比方法Kmeans++和ST-DBSCAN,本文方法均方根误差平均下降了18.77%和21.22%,并且在不同的实验路段表现更加稳定,可有效、可靠地运用稀疏轨迹数据识别城市交通状态,进而实现城市交通状态的精细分析。 相似文献
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为了充分挖掘浮动车轨迹数据的潜在特性,本文在OPTICS空间密度聚类算法基础上,提出了一种有向密度的快速聚类方法(D-OPTICS)。该方法通过扇形空间邻域计算其有向密度信息,并基于方向信息约束其密度可连通性,通过有向可达距离曲线生成数据基本簇,最后,通过空间网格及类簇聚合等优化方法,实现其大规模浮动车轨迹数据的快速聚类处理。通过有向时空数据的聚类分析,发现浮动车轨迹的时空分布特性,以提取复杂路网的结构信息。本文以福州市大规模浮动车轨迹数据,对D-OPTICS进行了系统实验,分析表明,该算法可实现浮动车轨迹数据的快速有向密度聚类分析,有助于挖掘发现时空轨迹数据的分布规律,且基于聚类结果提取了福州市区复杂路网的有向拓扑结构图。同时,与DBSCAN及OPTICS等传统的密度聚类算法进行性能对比,实验表明,D-OPTICS算法能更好地支持大规模浮动车轨迹数据的处理要求。 相似文献
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交通违法行为是引发交通事故的重要原因,然而现有研究主要关注交通违法行为的整体特征,缺少面向交通违法治理需求的分析框架。本文基于时空热点分析方法,提出从热点区域时间分布特征和典型时段热点区域空间分布特征两个角度识别交通违法行为特征的分析框架,分别用于支撑局部交通违法热点以及全局违法模式的原因分析和精准治理。基于该方法对福州市的机动车和非机动车（含行人）违法行为特征进行了识别分析,结果表明：机动车和非机动车违法行为在时间维度均呈现出9:00和16:00一日双峰特征,在空间维度呈现出“一片区、多热点”的聚集分布特征。二者也存在明显差异,具体表现为：① 在时间维度,非机动车违法行为呈现出更大的变化幅度,高峰时段与中午低谷时段、工作日与周末的违法行为数量差异均明显高于机动车;② 在空间维度,机动车违法行为在商业中心、医院等重要场所和交通枢纽呈现出聚集特征,分布范围更广,而非机动车违法行为则主要在人流量大且人车混行严重的城市中心路口区域呈现聚集特征;③ 不同违法热点地区产生的原因存在差异,需要有针对性制定治理措施。上述发现表明了本文方法能够全面快速识别交通违法行为特征,可以帮助指导城市交通违法行为动态监测分析系统建设,为持续优化城市交通现场执法警力动态分配以及交通违法行为精准治理提供决策支持。 相似文献
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基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法（Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP）,并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明：以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。 相似文献
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导航大数据是大量与导航相关且具有泛在导航、定位、授时特征的数据集合。城市环境的特性影响居民的出行活动,而居民出行活动中产生的导航大数据则蕴含了城市环境的时空信息。热点区域空间分布以及热点区域之间的关联性特征是城市环境时空特性的重要组成部分,由客观的环境现状和主观的人为活动造成。通过挖掘导航大数据可以揭示这些特征。本文提出了利用导航大数据的城市热点区域关联性挖掘方法。首先,通过对居民出行的起点和终点坐标进行空间聚类,挖掘城市中的热点区域,并依据点的分布特点对城市热点区域进行离散化;然后,利用基于谱聚类和蚁群算法的方法分析居民出行特征,揭示城市中热点区域之间存在的关联性。本文提出的方法能够充分利用导航大数据对城市动态的感知能力。以上海市2007年2月20日的出租车轨迹数据为例进行分析,结果表明：利用导航大数据分析城市热点区域之间的关联性,可以得到具有紧密关联性的热点区域的空间分布特征;上海市居民出行活动频繁的热点区域被划分为15个内部紧密关联的子图,形成该分布特征的内在机制以及居民流通规律与上海市的土地资源利用及道路交通建设现状密切相关。分析方法和结果可为合理的城市功能区域规划,智慧城市建设等提供决策支持和参考信息。 相似文献
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为对城市各区域出租车OD轨迹流进行可视化分析,需对城市作空间剖分处理,以产生研究所需的子区域。传统的欧氏距离空间剖分方法,在空间上进行硬性切割不能有效地顾及城市人、物的时空流动模式,因此,本文提出了一种空间约束条件下,顾及出租车OD点分布密度的网络Voronoi剖分方法。首先,将道路网的边细分成线性单元,然后,设定空间约束以产生合适的发生元,让各发生元在路网上以线性单元为单位扩散步长,以不同的速度向周围联通道路进行扩散,最终将城市空间划分成一系列与出租车OD点分布密度相适应的空间子区域。利用OD流可视化理论与技术,基于划分的城市子区域分析出租车在这些区域的时空流动,并结合图论知识探究城市空间OD流拓扑图结构的变化,分析不同划分区域出租车流动模式。最后,通过北京地区一天的出租车轨迹数据,对本文提出的算法及分析方法进行了实验。 相似文献
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出租车一直以来被看作公共交通的补充,但是以往研究多侧重于出租客流与公交客流的独立研究,对于二者的关联关系分析没有足够得到关注。预测出租车载客热点区域不仅能够实时的了解城市交通热点区域,还能够很好地指引出租车司机,帮助出租车司机快速寻客。出租车载客热点常发生在人流密集并且交通出行需求较高的区域,公交乘客IC卡数据能够实时的反映城市中的交通需求。因此,本文使用厦门岛出租车GPS轨迹数据与公共交通运输系统运营数据,利用核密度估计法和地理加权回归模型分析了早晚高峰时段出租车载客与公交上下车（OD）客流之间的时空分布关系。研究发现,出租乘客O点的核密度值在空间上存在分布不均衡性,聚集特征明显。在同一区域,公交乘客O点和公交乘客D点对出租乘客O点所产生的影响刚好相反;在不同区域,城市功能类型复杂的地区公交乘客O点对出租乘客O点产生负的影响,在城市功能类型单一的地区公交乘客O点对出租乘客O点产生正的影响,公交乘客D点则刚好相反。与普通线性回归模型相比,地理加权回归模型的拟合效果显著提高,早晚高峰拟合优度分别从0.13和0.11提升到了0.59和0.53。研究结果可为出租车载客数量的预测提供相关依据。 相似文献
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网约车数据挖掘对居民出行时空特征、智慧交通和人口流动等研究有着重要意义.由于网约车数据体量大,分析挖掘中存在数据处理复杂、交互困难、需要的软硬件条件高和技术实现难度大等问题,本文集成数据处理、数据存储、时空分析和可视化等多种技术手段,构建了一套适用于中小规模网约车数据挖掘的全流程解决方案:针对3个月的网约车数据,通过数据纠偏和数据压缩预处理技术,改善数据质量、减少数据体量;根据数据特点和轨迹数据时空分析共性特点,设计适宜的数据库结构,进一步提升数据查询及分析效率;再通过总结轨迹数据时空分析方法,采用核密度分析、空间聚类和统计分析,实现OD分析、车速分析和车流量分析,并通过开源时空大数据可视化库进行分析成果的展示.最后以重庆中心城区3个月的网约车数据为例进行验证,分析结果表明该方案具有一定适用性和可操作性. 相似文献
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当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。 相似文献
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城市空间与居民行为不断交互,相互影响。探究城市空间中的群体活动分布及其时空变化能够帮助数据驱动的城市规划与城市治理。基于大数据的时空间群体活动研究是当前时空大数据研究的一个热点。本文以深圳市为例,基于约1000万手机用户在某一工作日的基站尺度的手机定位数据,识别用户停留位置和停留活动,重建活动语义信息,分析用户的停留点和停留活动的分布差异,研究群体活动的时空分布模式,探讨人群活动模式的多样分布特征。研究表明：停留位置和活动分布存在差异,每人每天平均的停留个数约为2.1个,而每人每天平均从事的活动约为3.4个;不同类型的活动在时间上存在波动;群体活动存在空间分异特征,整体上服从“空间幂律”。本研究揭示了城市空间中群体活动的多样性及其时空分布特征,对于城市居民活动研究、城市交通优化和城市规划具有重要的意义。 相似文献
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人群移动和城市空间结构的关系研究一直是人文地理关注的焦点,它可以帮助理解人群城市空间中移动的潜在动力和影响因素,从而评价城市空间结构的合理性,对城市规划、选址具有重要意义。轨迹大数据为研究城市大规模群体活动、城市空间结构以及二者的关系提供了新视角。本文以人群聚散稳定性为切入点,以深圳市交通小区为分析单元,从社会经济属性、土地利用模式和路网中心性3个方面定量探索城市空间结构特征与人群聚散稳定性的关联性。结果发现：区域的人口数量和密度越大,人群聚散稳定性越低;土地利用混合度越高,均衡性越低,人群聚散稳定性越低;与路网全局中心性比,局部范围内的路网中心性对人群聚散稳定性的影响较大,并且随着距离不同而发生变化。这些知识帮助加深理解人群聚散与城市空间结构特征之间的关系。 相似文献
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在城镇化进程中,城市与近郊之间通过职住、货运、游憩等活动产生越来越紧密的交互联系,对于这些交互联系的准确识别和定量刻画,是理解城乡空间关系的重要手段,也能为城市的资源有效配置与合理规划提供重要的现状信息。本文通过对全北京在一日之内的手机信令数据所反映的人群移动轨迹的深入分析,融合城市的POI信息形成顾及人类活动时空信息的空间交互类型推断。以北京市为例,对城市中心与近郊之间远距离的强交互进行定性、定量和定位的探索。本文发现了北京市多尺度下空间交互模式和距离衰减规律,判断了城乡异常交互类型,对比了城乡之间和城市内部的交互模式的异同,以及基于交互类型视角提取了城乡异常交互的空间特征。研究认为,基于手机信令数据,利用停留点提取和高斯核密度估计的空间交互类型推断有效地发现了北京市周末的远距离出行类型特点,提取了其空间交互强度和空间特征,揭示了基于人类活动的北京市周末城乡交互模式。 相似文献
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精细尺度下多时间序列土地利用时空演变分析是当前研究的一个趋势,本研究基于2005、2007、2009、2011、2013年5期土地利用数据采用自组织映射方法分析了北京市乡镇级多时间序列土地利用的时空演变规律,实现了乡镇尺度下多时间序列土地利用数据的时空一体化表达和对比分析。通过构建自组织映射神经网络,利用其聚类和降维可视化功能对5个监测时期的土地利用数据同时进行训练,在其输出面板可以发现不同土地利用类型的分布聚集模式以及相互之间的结构比例关系,并对输出神经元进行二次聚类以及土地利用变化轨迹分析,展示出北京市乡镇级5个监测时相的土地利用时空演变规律。结果揭示出北京市平原区、山区及二者过渡的山前结合带的各自不同的土地利用时空变化轨迹与模式：北京市平原区向高建设用地比例的土地利用结构方向演变,山区向高林地比例的土地利用结构方向演变,而山前结合带的土地利用时空演变较为复杂。 相似文献
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利用实时路况数据聚类方法检测城市交通拥堵点 总被引：3，自引：0，他引：3
城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。 相似文献