發(fā)布時(shí)間：2017-08-11 08:39

  本文關(guān)鍵詞：基于出租車GPS數(shù)據(jù)的居民出行時(shí)空規(guī)律和出行熱點(diǎn)區(qū)域研究

  更多相關(guān)文章： 居民出行 城市熱點(diǎn)區(qū)域 GPS軌跡 聚類算法

【摘要】：傳統(tǒng)的居民出行活動(dòng)的研究通常采用問卷調(diào)查的方式進(jìn)行,但是這種方式由于數(shù)據(jù)收集復(fù)雜繁瑣、持續(xù)時(shí)間長而且?guī)в幸欢ㄖ饔^性等因素,無法全面反映居民出行的時(shí)空特征,給研究帶來了一些困難。隨著GPS技術(shù)、GIS技術(shù)的普及和廣泛應(yīng)用,為居民出行活動(dòng)的相關(guān)研究提供了有效的支撐。出租車是一種特殊的公共交通工具,具有全天候運(yùn)營,數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性,運(yùn)行路線和時(shí)間完全由乘客決定等特征,因此,出租車的軌跡數(shù)據(jù)能很好地反映居民的出行時(shí)空規(guī)律和通勤行為�；诖�,本文將利用出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)來開展居民出行時(shí)空規(guī)律和出行熱點(diǎn)區(qū)域研究,主要內(nèi)容體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)基于昆明市6599輛出租車在2012年8月13日—8月19日連續(xù)一周運(yùn)營所產(chǎn)生的海量GPS軌跡數(shù)據(jù)作為研究對象,通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和九宮格的地圖匹配算法實(shí)現(xiàn)地圖匹配,并完成出租車有效軌跡的提取。(2)利用ArcGIS空間統(tǒng)計(jì)工具分析乘客出行的OD矩陣分布,從宏觀層面研究城市居民通勤行為的時(shí)空變化機(jī)制。同時(shí),以居民出行行程長度和出行時(shí)間長度兩個(gè)指標(biāo)作為出行行為的特征量,進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)居民出行活動(dòng)的規(guī)律。(3)基于出租車的GPS上下車軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)出日出行總量的分布情況；利用各小時(shí)出行量對居民出行時(shí)段進(jìn)行研究,獲得工作日及休息日居民出行時(shí)段的空間分布規(guī)律。(4)對DBSCAN算法的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,然后利用該算法對乘客上下車軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,接著使用ArcGIS平臺對聚類結(jié)果可視化,識別出昆明市居民出行的熱點(diǎn)區(qū)域,并建立熱點(diǎn)區(qū)域的吸引力指數(shù)。最后將熱點(diǎn)區(qū)域與興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)合分析,構(gòu)建出一個(gè)基于興趣點(diǎn)的特征向量,通過該向量識別出熱點(diǎn)區(qū)域所承擔(dān)的城市功能區(qū)角色。本文的研究結(jié)果不僅可以對昆明市的交通出行進(jìn)行評估,還能合理預(yù)測未來的居民出行需求。同時(shí),城市熱點(diǎn)區(qū)域的時(shí)空分布能為昆明市公共基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃、土地價(jià)值評估、商鋪選址、消費(fèi)推薦等應(yīng)用領(lǐng)域提供科學(xué)的依據(jù)和參考。
【關(guān)鍵詞】：居民出行 城市熱點(diǎn)區(qū)域 GPS軌跡 聚類算法
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U491
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-20
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意義14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 居民出行活動(dòng)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 城市熱點(diǎn)區(qū)域研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3 論文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)17-19
• 1.3.1 論文的主要工作17-18
• 1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)18-19
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)19-20
• 第二章 相關(guān)技術(shù)介紹20-26
• 2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理20-22
• 2.1.1 錯(cuò)誤數(shù)據(jù)預(yù)處理20-21
• 2.1.2 缺失數(shù)據(jù)預(yù)處理21-22
• 2.2 地圖匹配22-23
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘——聚類分析23-25
• 2.4 ArcGIS平臺25-26
• 第三章 居民出行行為統(tǒng)計(jì)分析26-46
• 3.1 研究區(qū)域概況26-28
• 3.2 實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)28-33
• 3.2.1 數(shù)據(jù)來源28-29
• 3.2.2 地圖匹配29-31
• 3.2.3 數(shù)據(jù)提取31-33
• 3.3 居民出行OD矩陣33-35
• 3.4 居民出行行為規(guī)律統(tǒng)計(jì)35-38
• 3.4.1 居民出行行程長度統(tǒng)計(jì)35-37
• 3.4.2 居民出行行程時(shí)間統(tǒng)計(jì)37-38
• 3.5 居民日出行總量分析38-43
• 3.5.1 日出行總次數(shù)統(tǒng)計(jì)38-39
• 3.5.2 各小時(shí)出行次數(shù)統(tǒng)計(jì)39-43
• 3.6 居民出行高峰時(shí)段分布43-46
• 3.6.1 工作日出行高峰時(shí)段分布43-44
• 3.6.2 休息日出行高峰時(shí)段分布44-46
• 第四章 DBSCAN算法參數(shù)優(yōu)化46-53
• 4.1 MinPts參數(shù)確定46-48
• 4.2 Eps參數(shù)確定48-51
• 4.3 算法實(shí)現(xiàn)51-53
• 第五章 城市熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)53-74
• 5.1 城市熱點(diǎn)區(qū)域挖掘53-62
• 5.1.1 工作日熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)53-58
• 5.1.2 休息日熱點(diǎn)區(qū)域發(fā)現(xiàn)58-62
• 5.2 熱點(diǎn)區(qū)域吸引力指數(shù)構(gòu)建62-67
• 5.3 結(jié)果可視化67-70
• 5.4 城市熱點(diǎn)區(qū)域與POIs的關(guān)聯(lián)分析70-74
• 5.4.1 興趣點(diǎn)(POIs)數(shù)據(jù)70-71
• 5.4.2 城市熱點(diǎn)與POIs的關(guān)系71-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 總結(jié)74-75
• 6.2 展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-79
• 致謝79

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：655197