隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和移動(dòng)終端設(shè)備的普及,通信數(shù)據(jù)的體量呈爆炸式增長(zhǎng),這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏了極大的潛在價(jià)值,為研究城市空間理論和挖掘人類移動(dòng)模式提供了可靠的數(shù)據(jù)保障。合理劃分城市區(qū)域,并明確區(qū)域之間的聯(lián)系,對(duì)城市規(guī)劃有重要價(jià)值。明確用戶出行需求可減輕交通系統(tǒng)負(fù)擔(dān),改善交通環(huán)境,為制定交通控制系統(tǒng)的調(diào)度策略提供重要依據(jù)。本文基于用戶移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),針對(duì)區(qū)域劃分及區(qū)域聯(lián)系、用戶出行需求進(jìn)行了相關(guān)研究,具體如下:（1）區(qū)域劃分及區(qū)域聯(lián)系分析研究特征提取方法與聚類算法,對(duì)城市區(qū)域進(jìn)行了劃分,并提出了分析區(qū)域間聯(lián)系的相關(guān)模型。首先,構(gòu)建基站流量的時(shí)間序列,并對(duì)時(shí)間序列從統(tǒng)計(jì)學(xué)、時(shí)域、頻域三個(gè)方面提取了54維特征。其次,運(yùn)用k-means++算法得到基站的功能類別。結(jié)合基站的地理位置特征和基站的功能類別,進(jìn)一步運(yùn)用k-means++算法將城區(qū)劃分成400個(gè)功能區(qū)。再次,調(diào)用百度地圖API,獲取各個(gè)區(qū)域的興趣點(diǎn)（point of interest,POI）信息,對(duì)每個(gè)區(qū)域進(jìn)行功能區(qū)判定,并與本文的分區(qū)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,得到分區(qū)的平均準(zhǔn)確率為77.7%。最后,考慮區(qū)域中人群的遷入量、遷出量以及區(qū)域間的距離,提出基于... 

【文章來(lái)源】：北京郵電大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１數(shù)據(jù)采集流程圖??

??ｎ，??圖２－２?Ｔａｂｌｅａｕ繪制的比例符號(hào)地圖??ＥＣｈａｒｔｓ作為一款應(yīng)用廣泛的可視化框架，支持大部分瀏覽器，可運(yùn)行在ＰＣ??端和移動(dòng)端。ＥＣｈａｒｔｓ不光內(nèi)置了大量可供用戶選擇的圖表類型，同時(shí)還支持用??戶自定義圖表，可以實(shí)現(xiàn)圖與圖的混搭。ＥＣｈａｒｔｓ可識(shí)別多種格式的數(shù)據(jù)，將數(shù)??據(jù)進(jìn)行編碼后，就可以直接將數(shù)據(jù)以圖形的形式呈現(xiàn)，節(jié)省了數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的時(shí)??間。ＥＣｈａｒｔｓ的一個(gè)亮點(diǎn)是將數(shù)據(jù)直接輸入后，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的改變從而驅(qū)動(dòng)圖??表進(jìn)行相應(yīng)的變化，并能夠?qū)⒋诉^(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)的展示。圖２－３為ＥＣｈａｒｔｓ繪制的??極坐標(biāo)系堆疊柱狀圖，其展示了國(guó)內(nèi)部分城市人群一月

據(jù)進(jìn)行編碼后，就可以直接將數(shù)據(jù)以圖形的形式呈現(xiàn)，節(jié)省了數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的時(shí)??間。ＥＣｈａｒｔｓ的一個(gè)亮點(diǎn)是將數(shù)據(jù)直接輸入后，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的改變從而驅(qū)動(dòng)圖??表進(jìn)行相應(yīng)的變化，并能夠?qū)⒋诉^(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)的展示。圖２－３為ＥＣｈａｒｔｓ繪制的??極坐標(biāo)系堆疊柱狀圖，其展示了國(guó)內(nèi)部分城市人群一月收入情況。??２５?細(xì)－??＜?ｍ??Ｇ市Ｄ市??Ｆ?市?Ｅｒｐ??圖２－３?ＥＣｈａｒｔｓ繪制的極坐標(biāo)系堆疊柱狀圖??１２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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