共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
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
2.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(5)
城市交通热点是居民出行活动的体现,通过出租车的移动轨迹可以分析城市交通运行状况。目前,相关研究主要集中于GPS采样数据的起讫点(origin destination,OD)估计模型以及轨迹流的提取分析算法,而对交通热点的交互作用和时空模式的研究还很少。以中国江苏省南京市的出租车GPS数据为研究对象,通过轨迹流提取和地图匹配,基于宏观基本图模型构建交通运行状况指标,利用数据挖掘技术分析交通热点时空模式。通过研究发现:(1)南京市交通在早晚高峰时拥堵最严重,并且休息日的交通运行状况要优于工作日;(2)在工作日,停车场和办公楼附近最拥堵;在休息日,商场和居民小区附近最拥堵;(3)交通热点的时空交互特征主要表现在交叉路口附近,并具有显著的时空聚集性差异。上述研究结果可为交通管理部门针对不同时段和路段的交通运行状况进行治理提供帮助,并为建立现代化综合交通运输体系提供依据。 相似文献
3.
城市机动车的数量急剧增加给城市带来了严重的交通拥堵问题。为了缓解城市交通压力,本文提出一种城市热点路段的提取方法。该方法首先结合出租车轨迹数据,依据拓扑邻接的规则建立了空间权重矩阵;然后对各个路段交通量的全局相关性进行分析,并通过局部相关统计量提取了城市交通热点路段,对工作日不同时段内的交通热点路段分布进行了分析;最后通过VISSIM软件对已提取的热点路段进行仿真,得到待验证路段的热点路段隶属程度为0.512,从而表明该算法能够有效地提取城市交通的热点路段。 相似文献
4.
海量的城市交通流数据已经可以被广泛获取,发现不同类型交通流空间交互结构间的关系以及交通流与交通网络间的联系对于优化城市交通设计、缓解城市交通拥堵具有重要价值。为此,采用北京市六环以内区域2016年5月9日与5月15日的公交刷卡、出租车轨迹、公交线路数据,借助单层与多层社团检测方法,探索：(1)不同交通流空间分布模式间的联系;(2)公交服务与公交乘客之间的供需关系。研究发现：(1)从公交刷卡与出租车轨迹数据中发现的社团结构具有明显差异,表明2种不同交通流反映城市空间交互的不同作用;(2)北京市公交线路社团结构与公交出行社团结构相似性较高,但也存在局部的差异,可以反映公共交通供需不平衡模式。研究结论可为城市交通设计优化提供一定的参考。 相似文献
5.
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
6.
准确地发现城市道路交通状态的时空演化过程是实施有效交通治理的前提.以多源轨迹数据为基础,基于改进的时空关联性度量,重新定义时空相邻对象,从不同时间延迟和多阶空间邻接矩阵两个角度探索城市交通状态的全局和局部时空演化规律.以厦门岛2015-06-13-2015-06-19公交车和出租车两种轨迹数据为数据源进行实验分析,实验结果表明,该方法不仅能够有效分析在不同时空延迟下城市路网整体的交通状态关联特性,还能从局部分析的角度发现在上下游路段影响下路段交通状态变化的原因. 相似文献
7.
车辆尾气是道路交通二氧化碳（CO2）排放的重要来源，目前的研究主要集中在区域CO2排放清单的计算和分析上，鲜有从微观层面上进行CO2排放的反演分析。采用微观尾气排放模型对出租车行程轨迹的CO2排放量进行定量反演，进而从点、线、面3个粒度对武汉市出租车行程轨迹CO2排放的时空模式进行分析。研究结果表明，利用出租车轨迹可以有效地反演出租车CO2排放量，并发现其在不同日期和时段具有明显的规律性。通过时空聚类技术发现了点粒度下的出租车CO2排放的类簇数目存在一定的时空变化规律，采用数据场模型展示了线粒度下的道路线段出租车CO2排放强度存在明显的时空分布规律，利用时空自相关技术揭示了面粒度下的区域出租车CO2排放量具有较高的时空正相关性。研究成果可以为城市减排措施制定等提供辅助支持。 相似文献
8.
9.
《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
10.
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
11.
《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
12.
车辆GPS轨迹加油行为建模与时空分布分析 总被引：1，自引：0，他引：1
车辆加油行为不仅反映了能源的消耗和补充情况,同时也是能源需求和能源配置的重要指标,传统基于小样本问卷的加油行为调查方法无法揭示城市宏观加油行为的时空分布特征。本文采用时空GPS轨迹大数据,对城市加油行为进行了描述与建模,并分析了其时空分布规律。该方法采用车辆与道路距离、平均速度、时间间隔、轨迹点间距4个指标,对加油行为进行了描述并建模;分析了在一定时间间隔采样下,加油行为轨迹4个指标的具体时空特征;最后以武汉市出租车GPS轨迹数据为例,探测并分析了武汉市出租车加油行为与时空分布规律。试验结果表明,本文方法可有效探测和分析城市加油行为,并能够揭示能源空间配置低效情况。 相似文献
13.
14.
本文利用CRAWDAD提供的2009年10月份纽约市的出租车时空轨迹数据,依据复杂网络理论在城市交通网络中的应用,提出了一种方法求解出租车空间密度表示移动人群的时空密度变化,并用不同时段的平均速度表示人群的移动速度综合判定传染病在市内传播的高风险区域,重点分析了13时传染病传播的风险区位。通过建立空间密度与平均速度的二维特征空间,并将齐夫定律与能够遍历曼哈顿区的最大速度作为条件确定传染病传播的风险边界。结果反映在二维特征空间中,由最大遍历速度、安全行驶的空间密度临界值与数据上边界围成的三角区内节点对应的实际区位为传染病传播的高危区域。 相似文献
15.
利用轨迹大数据进行城市道路交叉口识别及结构提取 总被引：4，自引：4，他引：0
交叉口是城市交通路网生成、更新的重要组成部分。本文基于车辆时空轨迹大数据,提出了一种城市交叉口自动识别方法。该方法首先通过轨迹跟踪识别轨迹数据中包含的车辆转向点对;然后基于距离和角度的生长聚类方法进行转向点对的空间聚类,并采用基于局部点连通性的聚类方法识别交叉口;最后利用交叉口范围圆和转向点对提取城市各级别路网下的交叉口结构。以武汉市出租车轨迹大数据为例,对武汉市城区内189个交叉口进行了探测。试验结果表明,本文所提方法可以准确地从轨迹大数据中识别出城市交叉口及其结构。 相似文献
16.
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
17.
《测绘科学技术学报》2018,(6)
利用交通轨迹挖掘人类活动规律是实现智慧城市与生活的基础,然而常规方法已无法满足高效处理的大数据量要求。以海量出租车轨迹数据分析为例,设计了基于Spark平台的城市居民出行时空特征快速提取方法。借助Spark分布式计算框架,将核心算子匹配应用于二次排序、数据清洗及O/D点提取等预处理工作,并在时间分割和网格剖分统计的基础上完成时空特征提取。利用2014年8月份成都市出租车轨迹数据开展实验验证,结果表明,相较于传统单机环境,在确保准确性的基础上,该方法能够大幅提高特征提取的效率;集群节点一定时,数据规模越大优势越明显;数据规模足够大时,Spark集群节点数量越多,耗时越少。 相似文献
18.
19.
20.
以城市交通网络为背景,提出了一种新型的基于受限网络的时空索引NBR-tree。NBR-tree针对城市交通网络中移动对象特有的运动方向、进入模式等特点,改进了目前流行的MON-tree索引。给出了NBR-tree的索引结构、操作算法以及实验分析。实验表明,NBR-tree可以有效地支持对象移动过程中的最近邻查询,并且具有比MON-tree更好的轨迹查询性能。 相似文献