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61.
大数据时代,交通数据如何更快更准确地实时反映交通状况成为研究热点。使用不同交通数据对不同的研究主题进行可视分析,进而揭示蕴含的交通信息知识,为交通部门提供决策支持。首先,分析了大数据的基本特征,总结了大数据可视分析的研究现状;其次,对交通大数据的基本构成、获取方式及数据类型特点进行详细描述;最后,按照不同的研究主题选择不同的数据源与不同的可视化表达方式,揭示不同研究主题蕴含的交通规律,为交通大数据的自动模型分析提供可靠的可视化知识。  相似文献   
62.
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   
63.
针对城市交通部门事故管理系统中存在道路数据不独立以及发布的事故信息易读性差导致应急部队无法准确定位事故地点进行救援的问题,基于公路的线性特征,结合GIS对地理数据的多样操作功能,提出路段名+特征参考点的一维定位表达方法。将线性参照系理论应用到以综合车道为公路模型的空间数据管理模式中,建立基于线性参照系的城市公路事故信息发布系统,实现二维坐标向一维坐标转换、降低数据冗余、实现事故地点的快速定位以及对定位的事故信息进行发布。  相似文献   
64.
针对城市道路建设和交通基础设施建设以及传统公交查询技术对公交数据管理存在数据冗余的问题,该文提出了基于动态分段技术和采用空间数据库引擎来组织和管理公交数据的方法。以兰州市城市公共交通为研究对象,并结合ArcGIS Engine组件库,设计并开发符合大众使用习惯的城市公共交通GIS查询系统。实验结果表明:该系统不仅可以规划合理的可视化出行路线来满足乘客需要,而且有效减少了公交数据的冗余度。  相似文献   
65.
杨忍 《地理学报》2017,72(10):1859-1871
以遥感图像分类解译数据为基础,利用核密度、道路交通可达性阻力值、Logistic回归模型,定量识别了1990-2013年的广东省全域范围内的乡村聚落空间分布特征及现状、乡村聚落空间分布的主导影响因素,并讨论归纳了乡村聚落演变及其机制研究的内容框架。结果表明:① 广东省乡村聚落空间分布具有低海拔、低坡度、邻河流、邻乡镇的空间指向性。呈现出“平原稠密,山区稀疏”的空间分布格局,形成了粤东潮汕平原和粤西湛江平原台地两大高密度核心区域,珠江三角洲外围山区的乡村聚落呈现出邻近于河流谷地和沿交通线串珠式布局特征。② 乡村聚落除具有邻近开放型道路空间指向性外,更为重要体现为到乡镇的道路交通可达性对乡村聚落空间分布影响最大,镇—村连接的交通网络完善度对乡村转型发展的意义重大,全面提升乡镇的综合生产和服务能力将是优化农村地区村镇体系的核心。③ 高程和坡度是影响乡村聚落的分布、规模、形态的两个重要的基础性影响因素。自然地理本底属性是村庄优化布局与空间重构规划建设考虑的第一要素。④ 在“互联网+”时代背景下,重构农村地区市场网络体系对接于全球市场网络体系,建构以乡镇为核心的乡村生活服务圈,有待进一步探寻“三生空间”的重构和社会文化传承与保护的理论与实践的研究。同时深化乡村聚落形态演化、乡村空间生产、乡村社会网络、群体行为、社会自治、社会文化领域等的研究将是全球化背景下中国乡村空间重构研究的核心领域。  相似文献   
66.
王姣娥  景悦 《地理学报》2017,72(8):1508-1519
交通流是反映城市间社会经济联系的重要表征,被广泛应用于城市网络研究中。基于2010年中国城际铁路与航空客流OD数据,本文从城市节点、流量、子网络视角对中国城市网络的结构特征与组织模式进行了比较研究,发现:① 铁路与航空流视角下的中国城市网络均呈现出以北上广为顶层节点的空间等级结构体系,但除顶层结构外两种网络结构差异较大。② 城市网络体系中的铁路流联系表现出空间邻近性特征,而航空流联系则主要受到城市节点的规模大小与职能属性的影响。③ 铁路流的首位联系受省级行政区划的制约,航空流的首位联系空间跨度大,形成了若干具有垂直层间联系的地域子系统。④ 铁路网络拥有具有显著地域特征的7个子网络,而航空网络中则不存在明显的子网络。技术经济特征与管理体制是造成铁路与航空两种网络特征差异的主要原因。  相似文献   
67.
流沙是我国沙漠化主要成因之一。本文简要回顾了我国北方沙漠及受沙漠化影响的干旱半干旱地区为保护交通线路而采取的固沙措施和技术,包括工程措施、化学措施和生物措施,主要介绍了这些措施和技术的类型及特点,以及近60年间(1950–2010年)其在不同地区不同交通线路中的应用,包括包兰线、塔里木沙漠公路和青藏铁路沿线的防风固沙。工程措施,如建挡风墙和铺设沙障,在沙漠交通线的防风固沙中非常有效。化学措施因成本高和对环境可能造成的污染风险而应用并不普遍。生物措施比工程和化学措施成本更高,但因其效果好且防护持续时间长而得到推崇。在一些地方,几种措施组合的固沙效果更好。工程措施对沙面的固定以及有条件的地方用地下水或河水灌溉有助于旱生植物的早期定植。本文最后指出了固沙措施和技术的局限性以及未来研究方向。本文对解决蒙古高原受沙漠和沙漠化影响的干旱和半干旱地区与"一带一路"倡议相关的基础设施建设的生态环境问题具有重要意义。  相似文献   
68.
Detailed real-time road data are an important prerequisite for navigation and intelligent transportation systems. As accident-prone areas, road intersections play a critical role in route guidance and traffic management. Ubiquitous trajectory data have led to a recent surge in road map reconstruction. However, it is still challenging to automatically generate detailed structural models for road intersections, especially from low-frequency trajectory data. We propose a novel three-step approach to extract the structural and semantic information of road intersections from low-frequency trajectories. The spatial coverage of road intersections is first detected based on hotspot analysis and triangulation-based point clustering. Next, an improved hierarchical trajectory clustering algorithm is designed to adaptively extract the turning modes and traffic rules of road intersections. Finally, structural models are generated via K-segment fitting and common subsequence merging. Experimental results demonstrate that the proposed method can efficiently handle low-frequency, unstable trajectory data and accurately extract the structural and semantic features of road intersections. Therefore, the proposed method provides a promising solution for enriching and updating routable road data.  相似文献   
69.
在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN(A-TS-KNN)的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻(K-nearest neighbors, KNN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)、长短期记忆神经网络(Long-short term memory neural network,LSTM)以及门控递归单元神经网络(Gate recurrent unit neural network,GRU)共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。  相似文献   
70.
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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