城市空間運(yùn)行的出租車產(chǎn)生大量的OD數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的時(shí)序呈現(xiàn)周期性特點(diǎn),客觀反映人們的出行行為模式,本文采用譜聚類算法對(duì)北京五環(huán)區(qū)域內(nèi)各空間單元的出行特征及其相似性進(jìn)行探究。由于空間單元的時(shí)空行為特征受空間鄰域和功能區(qū)劃的影響,研究添加鄰域因子和功能區(qū)因子以改進(jìn)時(shí)間序列的相似性度量方法,從而實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列譜聚類算法的空間和功能區(qū)拓展,進(jìn)而增加人們對(duì)不同時(shí)空條件下出行行為特征的了解,以便對(duì)不同空間單元提供差異性服務(wù),如不同時(shí)段公交的發(fā)車頻次、動(dòng)態(tài)調(diào)整商場(chǎng)營業(yè)時(shí)間、不同時(shí)空環(huán)境出租車候車點(diǎn)的實(shí)時(shí)變換、調(diào)控和優(yōu)化不同區(qū)域服務(wù)保障等,將有助于降低城市能耗,更加合理地利用資源,也有助于居民實(shí)現(xiàn)智慧生活。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 基于時(shí)間序列的時(shí)空譜聚類算法
    1.1 相似性度量方法
    1.2 相似性度量方法的改進(jìn)
    1.3 譜聚類算法的時(shí)空及功能區(qū)拓展
2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果
    2.1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)
    2.2 基于雙因子的譜聚類結(jié)果
    2.3 對(duì)比試驗(yàn)及結(jié)果
3 試驗(yàn)評(píng)價(jià)與分析
    3.1 聚類結(jié)果評(píng)價(jià)
    3.2 行為特征分析
        3.2.1 工作日層面
        3.2.2 休息日層面
        3.2.3 工作日與休息日對(duì)比
4 結(jié)語



本文編號(hào)：3829786