基于大规模刷卡数据的轨道交通通勤模式挖掘

来源 :重庆大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:A359714977
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着社会经济的发展,轨道已成为城市交通系统的重要组成部分之一。与私家车、出租车、公交车等相比,轨道具有准时、高速、不拥堵的特点。识别轨道通勤者并挖掘他们的通勤出行模式,对于提高服务质量、促进公共交通的使用和优化运营调度具有重要作用。在现代城市TOD(Transit Oriented Development)发展模式下,轨道成为城市生长的重要骨架,研究轨道交通对城市职住关系的影响非常重要的。然而,现有公共交通出行模式研究中,多以通勤者为研究对象,鲜有从空间视角聚焦通勤站点。事实上,研究城市轨道线网并优化城市职住关系,须将轨道站点作为研究的出发点。为此,本文以轨道站点为导向,挖掘城市轨道交通通勤模式,并以重庆为例,分析其职住关系。论文主要工作内容如下:(1)识别通勤者。通勤者样本需反映城市职住关系及城市土地利用长期稳定这一特点,因此,我们开发了一种利用轨道刷卡数据挖掘轨道通勤模式的高效有效方法。从海量智能卡数据中提取基于时空相似性度量的个体每日规律通勤OD,利用信息熵增益算法进一步从个体常规OD中识别通勤者。(2)以轨道站点为导向建立了面向车站的通勤模型,包括职住功能模型和通勤效率模型。职住功能模型表现为轨道站点周边城市土地利用在职住关系中的主要功能,分为就业型、居住型和平衡型,特征为以该站点作为通勤起点和终点的人数。通勤效率模型表现为某一站点作为通勤目的地时通勤者在通勤过程中的效率,反映了职住关系中通勤的便利性,分为高效型、一般型和低效型,特征为通勤距离、时间和换乘率。然后,用K-means方法对站点进行聚类,确定站点的类型。(3)进一步对重庆市中心城区轨道交通通勤者的职住关系进行深入分析,发现了就业地分布集中、居住地就业分散,以及职住关系以“职”为主导的特点。通过就业地热点Top6的职住关系分析,得到了居住地趋向于向就业地就近分布,但在轨道交通的影响下趋向于同线分布的特征,职住站点同线带来的便利性使职住距离的承受范围进一步加大。此外,发现换乘对通勤效率会产生较大影响,并提出将大型就业站点规划为换乘站点的建议,以提高通勤效率。
其他文献
智能交通系统的应用在缓解交通拥堵等问题上取得了显著效果,准确的交通预测是智能交通系统的关键。随着物联网技术在交通领域的广泛应用,采集的交通数据越来越丰富和精细化,数据驱动的交通预测已成为产业界和学术界关注的焦点。然而,交通数据具有高度的非线性和复杂的动态时空相关性,准确的交通预测特别是长期预测仍是一个难题。现有模型通常是学习从路网生成的固定图来捕获空间相关性,面临着以下局限:(1)难以有效捕获随时
学位
图像是信息的载体,图像的质量就是信息的质量,而超分辨率重构则是一种能够改善图像质量的技术,该技术在卫星遥感、监控图像、医疗诊断、生物识别等各项领域中都有着广泛的应用,具有很强的研究价值和应用价值。而随着深度学习在超分辨率重构领域的广泛使用,重构精度相比传统方法已经得到了质的飞跃。但目前的超分辨率重构模型存在着参数量大、推理速度慢等问题,阻碍了超分辨率重构技术应用于实际生活当中,因此,研究轻量化的超
学位
目标检测是计算机视觉领域的基础任务之一,旨在找出图像中特定的目标,并对目标进行定位和分类,已被广泛应用于工业质检、自动驾驶、遥感图像检测等众多领域。随着深度学习的兴起与发展,基于全监督学习的目标检测算法被广泛使用,但是全监督学习需要对大量数据集进行精细的边界框标注,标注过程费时费力且成本高昂,因此基于弱监督学习的目标检测越来越受到关注。本文研究基于深度学习的弱监督目标检测算法,分别对现有算法中存在
学位
随着互联网的迅速发展和普及,越来越多的人选择通过网络购买商品,于是这些网络购物平台积累了大量的商品评论。这些评论有助于消费者选购到符合需求的商品,也有助于商家改进产品。阅读并分析这些评论需要耗费大量的时间和精力,所以研究人员提出了情感分析(sentiment analysis)技术来解决这些问题。方面级(aspect-level)情感分析是情感分析技术中的一种,其目的是分析句子中给定方面的情感极性
学位
膜计算(Membrane Computing)作为自然计算领域的其中一员,它是有别于传统计算体系的一类受生物细胞行为活动及功能启发的计算模型。膜计算的计算模型称为P系统(P system),作为一种分布式的并行计算模型,其算力对比传统计算模型有显著的优势,因而近些年逐渐受到广泛关注。膜进化算法MEA(Membrane Evolutionary Algorithm)是一种受膜计算以及生物细胞启发而提
学位
随着V2X(Vehicle-to-Everything)技术的飞速发展,车联网通信环境下的交通安全问题成为研究热点,如何保障车联网环境下交通节点之间交互数据的完备性是解决该问题的关键。本文针对真实车联网通信环境下大型车辆对其它通信节点间数据传输的影响展开研究,提出了一种基于C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything,蜂窝车联网)技术的V2X交互数据完备性保障策略,以降
学位
实际生活与科学研究中存在许多的多目标优化问题,由于多目标优化问题不能得到满足所有目标最优的解集,只能找到折中的解集,一次运用能得到多个解的进化多目标优化算法能较好的解决多目标优化问题。根据对一些进化多目标优化算法的研究,本文选择了其中具有代表性的基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)作为研究内容。本文对MOEA/D算法进行了研究,该算法在解决拥有复杂帕累托前沿的问题时效果较差,因此本文根据该算法
学位
当今,城市中智能交通系统已经得到广泛的应用,能够为各种智能交通应用提供交通感知数据。然而,智能交通系统的交通感知数据会因为各种因素发生缺失,这会严重阻碍智能交通系统发挥应有的功能。此外,当前分布式的智能交通系统日益普及,然而部署运行智能交通系统产生的成本和费用却十分高昂。因此,本文基于国外政府的公开数据集,深入研究了交通感知数据的精确补全和智能交通系统部署通信成本联合优化两大方面的内容,研究成果如
学位
5G通信商业化进程刺激网络边缘产生了大量异构的时延敏感型、计算密集型应用或业务,多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing,MEC)因其将计算资源下沉至用户侧并允许边缘用户将复杂的计算任务卸载至边缘服务器执行,以及拥有可靠的安全和隐私保护等特性得到了广泛的关注。同时,5G通信的关键技术之一的非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,N
学位
目的 :进行儿童康复专科护士培训并分析效果。方法 :于2021年7月—9月对78名儿童康复护士进行全脱产式专科护士培训:理论学习1个月,内容涵盖专科理论、专科技能、护理科研、护理管理与人文素养4个模块;临床实践1.5个月,以14项专科操作技术为重点。培训前后,比较学员护士胜任力得分情况,分析考核成绩,学员对授课教师的满意度及实践基地的评分。结果 :78名学员均顺利结业,培训后学员的护士胜任力得分高
期刊