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基于热点探测模型的城市居民出行特征分析

李岩,  陈红,  孙晓科,  罗婷,  史转转

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2019 >  37(1): 128-136
李岩, 陈红, 孙晓科, 罗婷, 史转转. 基于热点探测模型的城市居民出行特征分析[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(1): 128-136. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.017
引用本文: 李岩, 陈红, 孙晓科, 罗婷, 史转转. 基于热点探测模型的城市居民出行特征分析[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(1): 128-136. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.017
shu
LI Yan, CHEN Hong, SUN Xiaoke, LUO Ting, SHI Zhuanzhuan. An Analysis of Travel Characteristics of Urban Residents Based on Hot Spot Detection Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(1): 128-136. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.017
Citation: LI Yan, CHEN Hong, SUN Xiaoke, LUO Ting, SHI Zhuanzhuan. An Analysis of Travel Characteristics of Urban Residents Based on Hot Spot Detection Model[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(1): 128-136. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.017
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基于热点探测模型的城市居民出行特征分析

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.01.017

  • 长安大学公路学院 西安710064

  • 长安大学公路学院 西安710064

  • 长安大学公路学院 西安710064

  • 长安大学公路学院 西安710064

  • 长安大学公路学院 西安710064

基金项目: 

宁波市自然科学基金

浙江省社会科学规划课题

详细信息

  • 中图分类号: U491.1

An Analysis of Travel Characteristics of Urban Residents Based on Hot Spot Detection Model

    摘要
  • 摘要: 城市居民每天的交通出行活动伴随着一定的规律性和时空特征.现阶段对居民出行特征的研究方法中以聚类算法为主.然而由于聚类算法的参数复杂性,使得低值热点区域往往被忽略.此外研究中对出行OD的无差别考虑,使得很多居民出行特征不能被充分挖掘.针对这一问题,提出了基于密度场的热点探测模型,分别从出租车上、下车密度场中提取热点并对热点进行分级.并以西安出租车GPS数据为例展开实证分析.研究结果表明:①基于密度场的热点探测模型可有效解决传统聚类算法中低值热点无法获取问题;②研究区内城市居民一天中各时段上车频次和下车频次变化趋势基本吻合;③在空间分布上,上下车热点区域集中分布在交通服务区和城市主干道周围;④结合城市功能定位,大型交通服务区及城市道路关键节点上下车热点等级较高,并且工作日和非工作日无明显差异;⑤商业服务区表现为午、晚高峰的上下车热点等级高于早高峰,非工作日早高峰的上车热点等级明显高于工作日.

     

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  • 刊出日期:  2019-02-28

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