基于出租车GPS数据的城市居民出行时空分布研究

随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。     

基于出租车轨迹的居民出行特征分析

研究并实现了一种结合核密度分析的DBSCAN空间聚类方法。首先对从马鞍山市出租车的轨迹数据中提取出上下客轨迹点数据进行预处理;再对上下客轨迹点数据进行聚类分析,识别居民出行热点区域;最后进行居民出行热点分析,并总结了居民出行的时空特征。     

基于ArcGIS的房地产价格空间分布研究

首先以深圳市福田区部分普通住宅的房地产价格为数据基础,利用空间分布分析中的最近邻距离分析法确定了各住宅的空间分布情况,即呈簇状分布状态;然后,运用空间自相关理论和方法,选用Moran,指数对研究区域的房价自相关关系进行测度和实证分析,从而得到深圳市景田区部分住宅房地产价格的空间自相关性情况;最后,利用ArcGIS中的地统计分析工具对整个区域的房地产价格进行了拟合,得到研究区域房价的空间分布情况。     

利用轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征

介绍了利用出租车轨迹数据提取城市居民出行时空分布特征的过程,包括利用数理统计的方法对出租车上下客事件基于时间进行特征分析;给出了一种融合核密度估计(KDE)与兴趣点(POI)分类的密度聚类算法,实现了出租车上下客热点区域的挖掘以及居民出行活动规律与城市功能区之间关系的发现.?研究表明:居民的出行活动特征在"工-休"日之...     

郑州市主城区住宅价格空间分布格局及其影响因素研究

本文以郑州市主城区为例,以房地产租售网络平台和百度地图获取的住宅价格和位置数据为基础,运用克里金插值分析、核密度分析、空间自相关分析、缓冲区分析等GIS空间分析方法,研究其住宅价格空间分布格局及影响因素,为房价调控和基础设施建设布局提供依据。结果表明:(1)郑州市主城区住宅价格空间分布有显著的分片区特点,区域差异较大,呈现东北高、西南低的分布特征;(2)主城区东北部房价总体偏高,区域差异较大,西南部房价整体偏低,分布较为均匀,住宅价格之间表现出较强的空间自相关性;(3)住宅价格空间分布格局受到人口分布与经济发展,主要道路及河流水系分布,超市商城、教育设施、医疗设施配套及城市规划等多重因素的综合影响。     

城市居民出行O/D时空分布特征的轨迹数据提取

为了利用轨迹数据提取城市居民出行特征,该文首先从出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据中提取上下客事件,利用数理统计的方法对其时间分布特征进行研究;继而针对城市内数据不均匀分布的特性,提出了一种基于OPTICS聚类的改进方法,通过将原始聚类结果进行局部密度峰值的计算,实现了出租车上下客事件热点区域中心的进一步提取。最后,以成都市为实证对象,结合成都市电子地图及用地布局规划图探讨了居民出行时空特征与城市空间结构的相互关系,并对其成因做出了简要的分析,证明了该文所提出方法的有效性。实验结果表明:居民在工作日和休息日的出行特征呈现出明显的差异,且受到城市功能区域分化的影响。     

城市居民出行OD时空分布特征的轨迹数据提取

为了利用轨迹数据提取城市居民出行特征,该文首先从出租车全球定位系统(GPS)轨迹数据中提取上下客事件,利用数理统计的方法对其时间分布特征进行研究;继而针对城市内数据不均匀分布的特性,提出了一种基于OPTICS聚类的改进方法,通过将原始聚类结果进行局部密度峰值的计算,实现了出租车上下客事件热点区域中心的进一步提取。最后,以成都市为实证对象,结合成都市电子地图及用地布局规划图探讨了居民出行时空特征与城市空间结构的相互关系,并对其成因做出了简要的分析,证明了本文所提出方法的有效性。实验结果表明:居民在工作日和休息日的出行特征呈现出明显的差异,且受到城市功能区域分化的影响。     

出租车出行的空间不平等及其与人口结构的关联

出租车出行是表征空间不平等的重要指标,分析其特征对于城市规划、交通管理、智慧城市建设等具有重要意义。利用中国上海市出租车出行的车流数据与人口普查数据,对研究区域进行空间多尺度划分,运用Hadoop大数据处理、社会网络分析、地理加权回归等方法,探究中国上海市出租车出行的空间不平等状况及其与人口结构的关联性。结果表明:上海市存在出租车出行的空间不平等现象,在中心城区以及城市副中心区域,出租车出行便利性高于其他地区且平均出行距离小于其他地区;不同类型人口在出行能力上有差异,出行弱势人群(儿童、老人、外来人口、农业人口等)比例高的区域具有更低的出行便利性与更长的出行距离,这一相关性随空间位置与空间尺度的变化而发生变化。     

城市交通热点区域识别及空间交互分析

出租车载客数据可以用于研究居民的出行特征,提取城市的交通热点区域,但对城市交通热点区域的交互关系研究相对较少。本文以纽约市的出租车行程记录数据为数据源,利用交通小区划分结合出租车载客数据提取城市交通热点区域,基于复杂网络的方法对不同日期类型和天气情况的城市交通热点区域空间交互网络进行研究并进行社区发现。结果表明,热点区域受城市核心区的影响而聚集在核心区域周围,城市内社区的形成可以克服地形和行政区域等因素的影响。研究结论有望为城市规划、城市交通管理、出租车调度、以及人们的出行等提供信息参考。     

出租车数据的时间序列谱聚类分析

城市空间运行的出租车产生大量的OD数据，数据的时序呈现周期性特点，客观反映人们的出行行为模式，本文采用谱聚类算法对北京五环区域内各空间单元的出行特征及其相似性进行探究。由于空间单元的时空行为特征受空间邻域和功能区划的影响，研究添加邻域因子和功能区因子以改进时间序列的相似性度量方法，从而实现时间序列谱聚类算法的空间和功能区拓展，进而增加人们对不同时空条件下出行行为特征的了解，以便对不同空间单元提供差异性服务，如不同时段公交的发车频次、动态调整商场营业时间、不同时空环境出租车候车点的实时变换、调控和优化不同区域服务保障等，将有助于降低城市能耗，更加合理地利用资源，也有助于居民实现智慧生活。