城市企事业人群出行链提取及出行特征分析

居民出行特征分析是研究交通需求和探寻交通拥堵症结的基础手段。为研究居民出行特征,本文基于企事业单位人群出行特征调研数据,改进经典DBSCAN聚类算法,识别出居民出行停留点,进而结合关联规则提取出居民出行轨迹数据;根据出行轨迹数据的时空特征,分别从时空角度和功能区划分角度,挖掘出企事业人群出行时空分布规律,以及不同功能区企事业人群的出行特征。最后,以北京市亦庄区为例进行分析,得到以下结果：居民出行群体以中低收入的中青年通勤族为主,出行潮汐现象明显,工作日居民出行起讫点分布有明显规律,而休息日居民出行时间灵活,出行起终点分布较分散;商务区、居住区内居民出行量较大,起终点时间分布主要集中在早晚高峰时期,而混合区居民出行起终点分布呈现双高峰规律,休闲区居民出行规律不显著。     

基于微博的西安市居民周末活动空间研究

从时空间行为研究的新视角透视人类活动与城市空间的关系,基于西安市2015年7月到12月居民微博签到数据,采用标准置信椭圆与叠置分析对居民周末活动空间进行测度。结果发现:西安市居民周末活动空间以明城墙区域为核心区并呈东北—西南方向分布,覆盖钟楼、小寨、高新等主要商圈;活动点以长安路沿线为最集中区域,日均活动范围为40.34km2,日均出行距离为12.24km,同时个体间出行活动空间差异较大。研究表明,城市空间的迅速扩张及交通设施的快速发展使得城市居民的活动空间表现出新的特征,周末作为居民日常休闲娱乐的主要活动时段与周内上班、上学通勤活动有着明显差异。     

基于手机导航轨迹数据的城市大规模人群出行模式分析

手机导航轨迹数据具有多种交通方式,反映大规模人群的活动情况,适合开展不同交通方式下的出行模式研究。基于手机导航数据,利用LightGBM模型实现出行交通方式分类,得到步行、机动车和非机动车3种交通方式下的人群轨迹。基于这3类交通方式,给出人群出行在周末和工作日下时间、空间和距离的分析指标,并对上海4天数百万条手机导航数据开展了实验分析。结果表明：在时间分布上,上海居民的周末出行高峰比工作日更晚并且持续时间更短,出行方式主要以机动车和步行为主;在空间分布上,机动车主要集中在高架区域,步行主要集中在地铁站附近,高架路和地铁站的引导标志不充足,周末交通枢纽和商圈类热点区域比工作日多;在距离分布上,导航出行距离符合截断幂律分布,人群导航出行以中短距离为主,并随距离增长迅速衰减。研究结果可以为城市规划、城市交通管理政策的制定提供理论依据和技术支撑。     

居民非工作活动和出行的结构方程建模

非工作出行在城市居民出行结构中所占比重呈现不断上升趋势.结合上海市居民出行调查数据,采用结构方程模型(SEM),对社区居民非工作活动和出行的作用机制进行建模分析.研究结果表明个人特征、家庭特征和社区特征都能对居民非工作活动和出行产生影响,但社区特征具有较强作用,而出行者个人属性和家庭属性的影响强度相对要小.个人特征中就业情况对居民非工作活动和出行影响显著,家庭特征中小汽车数量有较强的影响效应,社区特征中社区公共设施覆盖率影响最为显著.     

佛山顺德区居民出行特征分析及交通对策研究

根据2005年居民出行调查数据,对顺德区居民出行特征的一系列指标如出行强度、出行方式、出行的时间分布、出行的空间分布等进行了分析研究,并针对顺德区居民出行总量增大、出行耗时较长、私人交通方式比重较高、高峰小时峰值强劲等特点,对顺德区交通发展提出了发展公交、建设快速交通系统、加强交通需求管理等相应的对策。     

安阳市居民出行调查分析

在安阳市居民出行调查基础上，对出行目的、出行方式、出行空间分布的特征进行分析，为安阳市公交线网规划提供了依据。     

基于GIS的聊城市居民点空间分布研究

采用了最邻近点指数、中项中心、平均中心、离散程度和集中程度等点状要素空间分布特征测度指标,借助GIS空间分析功能,对聊城市居民点的空间分布特征进行了分析,得出了聊城市居民点空间类型属均匀分布型,并距区域中心城市较近．在居民点分布中,平均中心点西南离散程度最大,东南次之,西北再次．东北的离散程度最小,提出了居民点的布局与规划应考虑人口因素、经济发展水平、自然条件、区位条件、自然资源状况等．     

居民出行停留目的识别模型框架

居民出行轨迹通常以样本数据点的形式呈现出来,未经语义信息化处理的样本数据点无法理解出行者的目的.提出了一种新的算法,从居民出行样本数据中挖掘居民出行GPS轨迹的语义,通过解释出行轨迹的停止与运动,对出行轨迹进行活动识别,推断出行停留目的.该算法通过分析轨迹数据点的物理几何特性(停留时长、转角、速度),判断轨迹中的停留,然后,利用领域知识建立的判别信息库进行对比,推断出居民停留目的.实验数据验证了算法的可行性.     

长株潭绿心地区居民出行特征及交通发展

基于长株潭绿心地区居民出行特征调查的有关数据,通过对各年龄段居民的出行目的、出行方式、出行距离以及空间分布等一系列指标的研究分析,归纳出长株潭绿心地区居民出行的规律、变化特征及其原因．针对其公交出行比重大、对区域外交通影响小以及区域内道路网发展不平衡等特性,结合绿心地区自身特点,提出了转移规划建设重心、大力发展公交、改...     

城市居民出行碳排放研究进展

在应对全球气候变化和解决城市交通问题中,居民出行碳排放逐渐成为科学研究的重要课题.文章从居民出行碳排放的核算、影响因素和模拟三方面系统归纳了居民出行碳排放的研究内容及相关研究方法.可以认为:使用自下而上方法核算居民出行直接碳排放能明晰社区-家庭层级上居民出行碳排放的变化特征,由于数据获取困难,使用复杂方法核算居民出行间接碳排放的可操作性差;区域-城市环境特征和社区-家庭因素共同作用影响居民出行碳排放的变化,单方面分析居民出行碳排放的影响因素会出现研究结果的偏差,将二者结合使用复杂的数理统计方法量化各因子是揭示居民出行碳排放驱动机制的关键;基于时间地理学理论和GIS空间技术模拟居民出行时空轨迹可以较为直观地分析居民出行碳排放的时空特征,且为居民出行碳排放驱动机制分析提供支持.虽然考虑城市形态、土地利用、交通系统和居民个体行为的综合模型的时间和空间精度较低,却是未来模拟和调控居民出行碳排放的有效途径.     

基于K均值聚类与随机森林算法的居民低碳出行 意向数据挖掘

对居民低碳意识的形成机理进行研究,可以为交通管理者引导城市居民选择低碳出行方式提供重要依据.运用数据挖掘技术对低碳出行问卷数据进行分析;将计划行为理论框架下的15维问题视为表征居民低碳出行意愿的内在原因变量,应用K均值聚类算法对居民低碳出行意愿强度进行归类,并将所得结果作为被解释变量应用于随机森林模型中,探讨居民的社会属性特征、出行特征等对其低碳出行意愿的作用机理.结果表明:基于Silhouette指标检验及t-SNE降维,居民低碳出行意愿可划分为3类:强烈、中立、不强烈;基于重要性指标显示影响最为显著的4项因素分别是居民的职业、居住地、家庭构成、通勤时间.研究结果从多个角度为城市交通低碳化发展及管理提供政策建议.     

中小城市公共交通规划研究——以A县为例

县级中小城市的居民出行和公交规划因土地利用和出行习惯等原因,呈现异于大城市的特征。通过实地调查,对研究区域的人口分布情况、土地利用现状和居民出行发生量分布进行分析,得到研究区域的公交线网方案,并对两方案进行运营和服务指标的评价。总结出小城市公交规划宜进行地毯式普查,细分到社区小组和以常住人口为规划依据等原则和方法。     

居住区3类典型公共设施布局对慢行出行行为的影响分析

为了促进非通勤活动的慢行交通出行,从居住区公共设施的规划布局对慢行出行偏好影响入手,提出公共设施布局规划模式和规划指标建议.选取了公共设施沿街布置、成片布置和混合布置的3种典型居住小区,对居民非通勤活动慢行出行行为和公共服务设施布置的相关性进行了研究.结果表明:混合布置的居住区居民慢行出行偏好最高,成片布置的居住区居民慢行出行偏好最低;公共设施布局对日均1次及以上的活动慢行出行影响程度最大,对平均2~3周1次的活动慢行出行影响程度最小.合理的公共设施布局能够促进居民在非通勤活动中采用慢行交通出行,对居住区公共设施"大集中,小分散"布置提出定性定量规划建议指标.     

基于出行态度的自行车通勤出行市场划分

为识别自行车通勤出行中不同出行者选择偏好的差异,针对基于出行态度的自行车通勤出行市场进行划分.根据南京市居民通勤出行问卷调查,采用结构方程模型从29个观测变量中提取出若干态度潜变量,分析了出行偏好态度变量间的相关性,并采用K-means聚类方法对自行车通勤出行市场进行划分.根据选择自行车通勤出行意愿、对固定出行时刻需求、对出行舒适度需求及环保意识4类态度变量将自行车通勤出行市场划分为6个子市场,同一子市场内个人选择自行车出行意愿近似,不同子市场间选择意愿明显不同.分析了每个子市场内个人通勤出行态度特征以及自行车方式选择特征,针对每个子市场提出了相应政策以引导自行车通勤出行方式的选择.     

节假日停车选择行为分析

根据居民的社会经济属性和出行特征,研究节假日停车选择的影响因素.以2013年清明节期间香山地区的居民出行调查和停车调查为基础,利用节假日交通特征,挖掘峰值出行需求条件下居民的活动特征和出行规律,并对居民出行和停车选择进行数据分析,建立节假日停车选择结构方程模型,探究节假日停车问题的诱因.研究表明,到达时间和逗留时间是影响停车选择的主要因素.同时,出行者对道路环境越熟悉,对停车情况越了解,出行方式越复杂,停车选择行为越多样.     

基于浮动车技术的杭州市出租汽车运行特征分析

本文简述了基于浮动车技术的出租汽车运行基础数据采集方法,提出了出租汽车的基础运行特征指标体系,并给出了出租汽车时空出行特征的分析方法。以杭州市的实际数据为例,分析其出租汽车运行特征情况。结合杭州市40万余条OD数据,对比分析了工作日、周末以及特殊节假日(大年初一)出租汽车的运行基本指标、出行时间分布特征以及出行空间分布特征,为出租汽车企业、交通规划部门和管理者提供定量的决策参考依据。     

西宁城区居民出行结构与方式的研究

本文在居民出行调查原始数据的基础上,重点研究了调查区中不同性别、年龄、职业收入的居民一日内,因工作、学习、文化活动、购物等出行方式,通过研究掌握居民出行的特征和分布规律,并预测其发展趋势,为解决西宁市的交通问题提供科学依据.     

澜沧江流域居民地空间分析与统计

为了获得澜沧江流域居民地分布的一般规律,基于空间数据,从海拔高度、地形特征、坡度因子三方面对居民地进行分级分析,并对澜沧江主干线以及主要支流进行缓冲区分析,结果表明:居民地的分布根据其居民地类型以及级别需要对海拔高度、地形状况以及坡度情况的选择存在差异性,此外,居民地一般在近流域区域较远流域区域的分布更为集中,但数量变化较缓.该成果对澜沧江国际河流水资源环境空间分析平台的建立提供了基础依据.     

居民大型超市购物行为特征统计分析——以石家庄市为例

首先对石家庄北国超市北国商城店、谈固店、长江店3家超市进行了实地考察并发放调查问卷,收集统计了相关的信息,并分析超市的客流量分布情况。然后按年龄段、性别、出行方式进行分类,分析各家超市顾客的购物行为特征;再将3家大型超市进行比较,分析不同地段超市顾客购物行为的异同点;最后总结不同分类下石家庄居民大型超市购物行为特征。     

基于手机信令数据的居民出行调查扩样模型

系统分析了居民出行调查的误差成因,简要介绍了传统加权扩样模型并分析了其局限性,特别是对沉默出行需求揭示不足的缺点。结合手机信令数据用于出行行为研究的优势及特点,提出了利用手机信令数据进行居民出行调查扩样及对挖掘沉默出行需求的方法。设计了包含5个主要步骤的居民出行调查样本数据、交通运行监测数据和手机信令数据相结合的扩样模型结构。以驻点分类技术为基础,建立了基于手机信令数据的出行活动分布模型。在获取长周期手机信令数据推断人口职住分布的基础上,基于居民出行调查RP(revealed preference)数据对交通方式划分模型参数进行了标定。从出行目的组成、时间分布和出行距离分布3个方面,对比分析了调查样本、传统加权扩样模型和新模型的计算结果的差异,结果表明新模型在揭示因瞒报、漏报而产生的沉默出行需求方面作用显著。