隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,手機(jī)信令數(shù)據(jù)作為一種新型的數(shù)據(jù)源在交通出行、軌跡數(shù)據(jù)挖掘和城市活動空間研究發(fā)揮著重要作用。與傳統(tǒng)人口普查和調(diào)查問卷的方式相比,手機(jī)信令數(shù)據(jù)具有覆蓋范圍廣、客觀性強(qiáng)、樣本量大、數(shù)據(jù)精度高等優(yōu)點,利用手機(jī)信令數(shù)據(jù),可準(zhǔn)確獲取城市人口的時空分布與居民活動的動態(tài)特征,有助于進(jìn)一步豐富和拓展已有的城市空間研究,進(jìn)而為今后指導(dǎo)和完善現(xiàn)有城市規(guī)劃提供重要研究依據(jù)。根據(jù)時間地理學(xué)、城市規(guī)劃、空間分析與可視化等理論,利用貴陽市居民手機(jī)信令數(shù)據(jù)和城市興趣點（POI）數(shù)據(jù),分析貴陽市居民日常行為的時空特征,揭示居民在不同類型活動中的時空規(guī)律,挖掘城市組團(tuán)空間結(jié)構(gòu)信息;從工作日和休息日兩個時段探討職住空間形態(tài)差異及居民休閑活動熱點的空間分異,并結(jié)合貴陽市現(xiàn)有功能區(qū)分布、城市居民活動體系及土地利用混合度,對現(xiàn)有城市總體規(guī)劃的實施情況進(jìn)行評估,為城市空間布局、人口調(diào)查、城市建成環(huán)境評估提供實證支持。研究結(jié)果表明:（1）48h內(nèi)（包含工作日和休息日）傳統(tǒng)的作息規(guī)律依舊支配著貴陽市居民活動,工作日和休息日的人群密集區(qū)域與次密集區(qū)域基本一致,信令密度分布呈現(xiàn)以南明區(qū)和云巖區(qū)為主的單中心特征,工作... 

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.3.1 城市活動空間研究現(xiàn)狀
        1.3.2 手機(jī)信令數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究現(xiàn)狀
        1.3.3 POI興趣點數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀
        1.3.4 居民活動時空特征研究進(jìn)展
        1.3.5 研究現(xiàn)狀小結(jié)
    1.4 研究對象與研究范圍
        1.4.1 研究對象
        1.4.2 研究范圍
    1.5 研究內(nèi)容與研究方法
        1.5.1 研究內(nèi)容
        1.5.2 方法與技術(shù)路線
第二章 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
    2.1 矢量數(shù)據(jù)
    2.2 手機(jī)信令數(shù)據(jù)
        2.2.1 數(shù)據(jù)表示與相關(guān)定義
        2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.3 興趣點數(shù)據(jù)
第三章 居民活動時空特征分析
    3.1 居民活動時間規(guī)律
    3.2 手機(jī)信令分時段活動時空圖譜
    3.3 貴陽市居民生活空間功能分區(qū)及生活空間體系定量識別
        3.3.1 基于POI的生活空間功能分區(qū)識別
        3.3.2 貴陽市城市功能區(qū)活動頻率變化
        3.3.3 貴陽市城市空間居民生活體系識別
    3.4 小結(jié)
第四章 居民職住地集群識別及休息日活動熱點空間分析
    4.1 DBSCAN空間聚類算法
        4.1.1 DBSCAN算法核心思想
        4.1.2 DBSCAN算法相關(guān)定義
        4.1.3 DBSCAN算法流程
    4.2 居民職住地等級結(jié)構(gòu)空間特征分析方法
        4.2.1 k均值聚類
        4.2.2 空間形態(tài)指標(biāo)確立
    4.3 休息日居民活動熱點空間分異指標(biāo)定量確定
    4.4 居民活動集群聚類分析及居民熱點空間分異特征
        4.4.1 職住地集群聚類分析
        4.4.2 休息日居民活動熱點空間分異特征
    4.5 小結(jié)
第五章 城市土地功能混合利用度對城市居民活躍程度的影響分析
    5.1 城市土地功能混合利用度
    5.2 城市土地功能混合利用度測算方法
    5.3 城市土地功能混合利用度測算結(jié)果及分析
    5.4 小結(jié)
第六章 結(jié)論
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在讀期間公開發(fā)表論文(著)及科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]2018年上半年通信業(yè)經(jīng)濟(jì)運行情況分析[J].   通信企業(yè)管理. 2018(08)
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[4]基于手機(jī)大數(shù)據(jù)的城市群空間特征研究——以珠三角為例[J]. 董志國,劉紅杏,吳冠中.  交通與運輸. 2017(05)
[5]貴州信息通信業(yè)五年發(fā)展成就斐然[J]. 王昕.  中國電信業(yè). 2017(09)
[6]基于手機(jī)位置數(shù)據(jù)的個體行為規(guī)律研究[J]. 張安勤,田秀霞,張挺.  上海電力學(xué)院學(xué)報. 2017(04)
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[8]以移動手機(jī)用戶信令大數(shù)據(jù)為中心的智慧城市的研究[J]. 王琳.  科技視界. 2017(21)
[9]基于POI的物流節(jié)點和物流企業(yè)區(qū)位特征與分異機(jī)制——以北京為例（英文）[J]. 李國旗,金鳳君,陳娛,焦敬娟,劉思婧.  Journal of Geographical Sciences. 2017(07)
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博士論文
[1]基于手機(jī)記錄數(shù)據(jù)的城市空間感知及應(yīng)用研究[D]. 吳禮華.武漢大學(xué) 2016
[2]基于多源軌跡數(shù)據(jù)挖掘的居民通勤行為與城市職住空間特征研究[D]. 毛峰.華東師范大學(xué) 2015
[3]文化古鎮(zhèn)旅游地居民“情感—行為”特征及其形成機(jī)理[D]. 吳麗敏.南京師范大學(xué) 2015
[4]轉(zhuǎn)型期城市居民生活空間研究[D]. 曾文.南京師范大學(xué) 2015
[5]面向交通服務(wù)的多源移動軌跡數(shù)據(jù)挖掘與多尺度居民活動的知識發(fā)現(xiàn)[D]. 鄧中偉.華東師范大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于多源興趣點數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)劃分方法研究[D]. 鄧悅.中國測繪科學(xué)研究院 2018
[2]基于微博數(shù)據(jù)的深圳市居民生活空間研究[D]. 陳名嬌.深圳大學(xué) 2017
[3]基于新浪微博簽到的京津冀城市群居民活動時空特征及范圍劃界初探[D]. 韓華瑞.武漢大學(xué) 2017
[4]基于通信數(shù)據(jù)的用戶重要位置識別及區(qū)域功能發(fā)現(xiàn)[D]. 王程浩.浙江大學(xué) 2017
[5]基于DBSCAN聚類算法的研究與應(yīng)用[D]. 馮振華.江南大學(xué) 2016
[6]基于大數(shù)據(jù)的城市人群活動的時空動態(tài)分析[D]. 雷程程.陜西師范大學(xué) 2016
[7]基于手機(jī)信令數(shù)據(jù)的流動人口出行特性分析方法研究[D]. 馬春景.東南大學(xué) 2016
[8]基于位置信息的北京市出行模式研究[D]. 陳娜.北京交通大學(xué) 2016
[9]西安市新城市貧困階層微觀行為時空間結(jié)構(gòu)研究[D]. 郭瑞斌.陜西師范大學(xué) 2015
[10]城市聚集性健身活動空間分析與景觀優(yōu)化研究[D]. 盧婧.福建農(nóng)林大學(xué) 2015



本文編號：3703534