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基于公共交通大數(shù)據(jù)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)

發(fā)布時間:2020-12-16 13:22
  隨著通信技術、無線網絡以及數(shù)據(jù)挖掘技術的大力發(fā)展,城市出行軌跡數(shù)據(jù)已經成為微觀尺度下刻畫人類社會和活動不可或缺的重要支撐。大量的城市出行軌跡數(shù)據(jù)不僅能實時展示不同對象的移動信息,更重要的是通過對這些數(shù)據(jù)分析和挖掘可以發(fā)現(xiàn)其中潛藏的知識與模式,從而將其更好地服務于人們的日常生活。特別地,從海量的城市公共交通數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息吸引了國內外學者廣泛的關注。城市公共交通作為受眾最多、占用資源量最少的城市出行方式,在日載人數(shù)、低碳節(jié)能等方面具有出租車、私家車不可比擬的優(yōu)勢,其運行過程中產生的乘客刷卡信息能夠很好的反映城市交通的運行狀況以及人們的出行特征,是城市管理與規(guī)劃的海量數(shù)據(jù)樣本。其中,基于城市公共交通出行數(shù)據(jù),識別城市公共交通出行網絡中存在的社區(qū),有助于城市管理部門關注特定的持卡人群、交通管理部門規(guī)劃和制定公共交通線路、持卡人基于社區(qū)的精準推薦,從而引流公交乘客,引導綠色出行,緩解交通壓力。本文以重慶市2017年3月公共交通數(shù)據(jù)作為研究對象,針對城市公共交通出行網絡中存在的社區(qū)展開研究,首先,本文建立了一套城市公共交通出行數(shù)據(jù)的預處理方法,利用該方法對城市公共交通刷卡數(shù)據(jù)、城市公共交通... 

【文章來源】:重慶大學重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:94 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于公共交通大數(shù)據(jù)的社區(qū)發(fā)現(xiàn)


論文框架圖

原理圖,城市公共交通,數(shù)據(jù)采集,原理圖


2城市公共交通數(shù)據(jù)的處理與分析72城市公共交通數(shù)據(jù)的處理與分析城市公共交通數(shù)據(jù)主要指城市公共交通刷卡數(shù)據(jù),此外還包括處理刷卡數(shù)據(jù)時需要的城市公共交通車輛線路數(shù)據(jù)、城市公共交通站點數(shù)據(jù)。本章首先介紹了城市公共交通數(shù)據(jù)的采集原理和特點;其次介紹其數(shù)據(jù)的格式,并提出了數(shù)據(jù)預處理的方法;考慮到公共交通站點并不能真實的代表出行乘客的起訖點,本文將站點進行網格化處理。2.1城市公共交通數(shù)據(jù)采集原理城市公共交通數(shù)據(jù)是智能卡自動售檢票系統(tǒng)(AutomaticFareCollectionSystem,簡稱AFC系統(tǒng))的產物。AFC系統(tǒng)是一個覆蓋所有公共交通站點的計程計時的全自動收費系統(tǒng),以射頻識別技術(RadioFrequencyIdentification,簡稱RFID)為核心,利用RFID技術自動識別非接觸式IC卡[3]。一個典型的RFID系統(tǒng)至少應該包括標簽、閱讀器、天線:標簽由耦合元件及芯片組成,每個標簽具有唯一的電子標識;閱讀器用于讀取或寫入IC卡信息;天線用于傳遞標簽和閱讀器之間的射頻信號。圖2.1城市公共交通數(shù)據(jù)采集原理圖Fig.2.1Principleofpublictransportationdatacollection圖2.1展示了城市公共交通數(shù)據(jù)的采集原理,持卡乘客使用智能卡乘車,與安裝在每一量公交車或每一個軌道交通站點的閱讀器發(fā)生交易,一方面,交易記錄

可視,重慶市,公共交通,主城區(qū)


2城市公共交通數(shù)據(jù)的處理與分析9圖2.2研究區(qū)域可視化Figure2.2Areavisualization截至2017年3月數(shù)據(jù),重慶市主城九個轄區(qū)包含公交線路687條,公交車8032輛,公交站點4520個;包含地鐵線路4條,地鐵站點127個,日刷卡記錄500萬。圖2.3展示重慶市主城區(qū)公共交通出行刷卡時間分布,可以發(fā)現(xiàn)在工作日乘客出行具有明顯的潮汐現(xiàn)象,早高峰出現(xiàn)在早上7:00-9:00,晚高峰出現(xiàn)在晚上17:00-19:00。圖2.3重慶市主城區(qū)公共交通出行刷卡時間分布Figure2.3DistributiontimeofpublictransportationinChongqingmaincity

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于IC卡綜合換乘信息的公交乘客上車站點推算[J]. 宋曉晴,方志祥,尹凌,劉立寒,楊喜平,蕭世倫.  地球信息科學學報. 2016(08)
[2]基于POI數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)定量識別及其可視化[J]. 池嬌,焦利民,董婷,谷巖巖,馬雅蘭.  測繪地理信息. 2016(02)
[3]基于公共交通智能卡數(shù)據(jù)的城市研究綜述[J]. 龍瀛,孫立君,陶遂.  城市規(guī)劃學刊. 2015(03)
[4]基于公交IC卡數(shù)據(jù)的公交站點OD矩陣推導方法[J]. 張頌,陳學武,陳崢嶸.  武漢理工大學學報(交通科學與工程版). 2014(02)
[5]基于公交IC卡數(shù)據(jù)的公交客流統(tǒng)計方法[J]. 徐文遠,鄧春瑤,劉寶義.  中國公路學報. 2013(05)
[6]基于APTS數(shù)據(jù)的公交卡乘客通勤OD分布估計方法[J]. 陳君,楊東援.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2013(04)
[7]基于智能調度數(shù)據(jù)的公交IC卡乘客上車站點判斷方法[J]. 陳君,楊東援.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2013(01)
[8]基于公交IC卡刷卡記錄的居民出行OD推算方法研究[J]. 侯艷,何民,張生斌.  交通信息與安全. 2012(06)
[9]利用公交刷卡數(shù)據(jù)分析北京職住關系和通勤出行[J]. 龍瀛,張宇,崔承印.  地理學報. 2012(10)
[10]Transit smart card data mining for passenger origin information extraction[J]. Xiao-lei MA1,Yin-hai WANG1,Feng CHEN2,Jian-feng LIU2(1Department of Civil and Environmental Engineering,University of Washington,Seattle,WA 98195-2700,USA)(2Beijing Transportation Research Center,Beijing 100073,China).  Journal of Zhejiang University-Science C(Computers & Electronics). 2012(10)

碩士論文
[1]基于RFID電子車牌數(shù)據(jù)的城市熱點區(qū)域發(fā)現(xiàn)[D]. 夏冬.重慶大學 2018
[2]基于時空約束的城市熱點區(qū)域與熱點路徑挖掘[D]. 趙欣.重慶大學 2017
[3]城市居民公交出行數(shù)據(jù)分析研究及可視化[D]. 鄧晨晨.重慶大學 2016



本文編號:2920234

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