期刊专题

居民出行与轨迹行为交互模式挖掘与关联技术

引用
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.

轨迹数据、语义类别、停留点活跃度、语义交互矩阵、交互模式

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P208(一般性问题)

国家自然科学基金;国家重点研发计划

2021-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共12页

532-543

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测绘学报

1001-1595

11-2089/P

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2021,50(4)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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