土地利用分類被視為交通規(guī)劃中的重要部分。規(guī)劃決策者能通過合理的土地利用分類了解人們的空間分布。土地利用的改變也會告訴決策者人群分布的變化,從而對空間規(guī)劃產(chǎn)生影響。同時,土地利用的分類也是未來城市規(guī)劃擴展、交通道路規(guī)劃預(yù)測等的重要工具。在之前的研究中,由于工具和方法的限制,大多數(shù)情況下采用遙感影像、已經(jīng)成型的城市規(guī)劃設(shè)計圖等作為土地利用分析的依據(jù)。但隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,數(shù)據(jù)在爆炸式增長,特別是交通大數(shù)據(jù),它給土地利用分析帶來了突破性的前景。數(shù)據(jù)的多元性、異構(gòu)性、從海量數(shù)據(jù)種提取有用數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)應(yīng)用于土地利用分析等問題都給我們帶來了挑戰(zhàn)。因此,本文研究如何通過海量交通大數(shù)據(jù)對土地利用的變化情況、人群的流動原因進(jìn)行分析。主要工作包括:（1）針對海量數(shù)據(jù),通過聚類算法對單一的點數(shù)據(jù)分塊。但單一的層次聚類算法DBSCAN無法滿足數(shù)據(jù)聚類需求,數(shù)據(jù)點無法自動確定閾值,導(dǎo)致數(shù)據(jù)塊偏大或偏小。因此,引入I-DBSCAN算法,對聚類進(jìn)行改進(jìn),根據(jù)每個聚類塊邊緣點構(gòu)成多邊形的大小對聚類塊進(jìn)行限制,從而獲得真實聚類數(shù)據(jù)。接下來將代碼在Hadoop分布式運行平臺上實現(xiàn),提升運算效率,可大大提升數(shù)據(jù)處理速度,... 

【文章來源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

聚類結(jié)果圖

昆明理工大學(xué)碩士畢業(yè)論文基于出租車和POI數(shù)據(jù)的城市土地利用現(xiàn)狀變化研究34首先，將大量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)集中可以辨別的錯誤信息，將分辨出的錯誤數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。其次，通過第三章中的層次聚類算法，將數(shù)據(jù)特性用于特征設(shè)計是本研究的重要實驗環(huán)節(jié)，本文采用尋找特征向量的方式設(shè)計特征。在設(shè)計聚類算法時，我定義了一個cluster值，它是整數(shù)類型，在每次找到新的聚類塊時，cluster的值都會增加1，這樣當(dāng)聚類完成時，可以知道具體有多少個聚類塊，算法設(shè)計如下圖：圖3-1算法設(shè)計圖Figure3-1AlgorithmicDesignDiagram聚類結(jié)束后，總共獲得156個聚類塊，如下圖，經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，不是所有聚類塊都具有每一天的出租車上車/下車，而實際生活中，人們出行本不受控制，反映出數(shù)據(jù)是真實有效的。

昆明理工大學(xué)碩士畢業(yè)論文基于出租車和POI數(shù)據(jù)的城市土地利用現(xiàn)狀變化研究35圖3-2提取聚類塊Figure3-2ExtractingClusterBlocks接下來，將每一塊包含的所有點數(shù)據(jù)提取出，包括數(shù)據(jù)的屬性。然后分別統(tǒng)計在同一聚類塊中，每天的不同時段出租車上下車數(shù)量，時間以兩小時作為時間段，故一天24個小時形成12個維度，如下表：表3-1聚類塊的矩陣值Table3-1MatrixValueofClusteringBlock該圖統(tǒng)計了某區(qū)域中12天武漢市的出租車上車情況。接下來，將每一個聚類塊視作一個對象，設(shè)計出該聚類塊的特征。在設(shè)計特征前，先分析矩陣特點。想要通過矩陣求得對應(yīng)對象的特征，首先想到特征值。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
[1]出租車GPS數(shù)據(jù)的信息挖掘研究[D]. 陳玲燕.北京交通大學(xué) 2018



本文編號：3418635