基于GPS数据的交通出行模式及转换点识别算法

GPS产生的大量数据携带了许多潜在信息.针对一段连续的GPS轨迹数据进行研究,识别GPS轨迹中的出行模式转换点;以出行模式转换点为分割点,将连续的GPS轨迹分割成多个GPS轨迹段;利用训练好的随机森林模型识别出不同GPS轨迹段的出行模式(包括步行、骑行、公交、地铁、汽车等类型),从而得到一段GPS轨迹的完整的出行模式描...     

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...     

基于BP神经网络与GIS的出行方式识别

现代城市交通的规划建设离不开大量、详实调查数据的支撑,而现有的问卷调查和出行日志调查内容繁琐、数据更新周期长、效率低下、成本高昂。本文利用GPS采集出行轨迹数据,基于BP神经网络模型结合GIS地图匹配的方法,实现了对步行、自行车、电动自行车、公交车与出租车5种出行方式的识别。采用混淆矩阵验证算法识别精度,结果表明对5种出行方式的识别准确率均达到了95%以上。该方法可为交通出行调查方法的改进提供参考。     

基于潜在类分析的城市异质出行群体识别研究

异质出行群体的合理划分是提升出行需求预测准确性和实施主动式交通管理的关键,针对目前城市多方式出行群体划分研究的不足,在分析出行习惯与偏好差异影响因素的基础上,提出基于潜在类分析(Latent Class Cluster Analysis,LCCA)的城市异质出行群体识别方法.以北京市为例,应用揭示性偏好调查进行基础数据收集,运用Mplus软件编程实现LCCA模型估计.模型将出行者划分为三类异质出行群体,群体1:低出行+方式均衡组(20.4％),群体2:中高出行+小汽车偏好组(30.3％),群体3:高出行+绿色交通组(49.3％).模型回归结果表明:群体2、3的百分比与北京市小汽车、公共交通出行比例之差均不超过2％,证明提出的出行群体识别方法有效,个人属性、出行者对各交通方式的认知与态度对群体隶属影响显著.针对各异质出行群体提出了相应的绿色交通发展措施,为城市交管部门的精细化出行管控提供重要依据.     

基于活动分析法的城市慢行交通出行行为

提出了基于活动分析法建立慢行交通出行二元Logit选择模型,根据慢行出行方式的特性,对慢行活动类型进行划分,确定慢行活动选择的影响因素。通过对影响因素变量的计算,得到各影响因素在不同慢行活动类型下的慢行交通方式选择概率。研究结果表明:各种影响因素对慢行活动的选择有不同程度的影响;在弹性需求和短途交通活动条件下,慢行交通出行具有较大的优势。以陕西省渭南市慢行交通出行现状调查数据为例完成实证分析,表明慢行交通行为研究中应用活动分析法是可行的。     

基于智慧出行用户画像的出行期望预留时长分析

可靠的交通出行信息服务是优质出行体验的基本保障,为了探究不同属性出行者、不同出行活动需求条件下的合理预留时长,通过SP调查实验获取出行者在各类典型出行活动场景下的期望预留时长,采用卡方检验与非参数秩和检验验证出行者的个人属性与出行活动类型对期望预留时长的差异性影响。研究发现：(1)受出行活动的价值或惩罚影响,不同类型出行活动的提前到达需求程度以及与之对应的期望预留时长存在显著差异,出行活动价值或惩罚越高,出行者期望预留时长越长;(2)相同类型出行活动需求下,出行者的个人属性亦会显著影响期望预留时长,不同类型出行活动需求下,影响出行者期望预留时长需求的属性类别存在差异,同一类型出行活动需求下,出行者属性的不同分类水平影响出行者期望预留时长需求,其差异程度可高达32分钟(103%)。研究结论对于开展精准出行用户的信息服务具有重要意义。     

基于活动的城市出行需求层次选择模型

以2010年绵阳市传统居民出行调查数据为基础,研究从传统居民出行调查数据中提取基于活动模型建模所需特性数据的方法和流程,并提出了以方式/目的地选择模型、时间选择模型和日活动模式选择模型为主体的层次选择模型结构,就数据处理、模型结构、变量选择、模型标定等提出一个完整的基于活动模型的分析方法,从而实现了基于活动的交通需求预测.     

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.     

基于出行数据的电动汽车充电站规划

目前大规模的充电行为给配电网安全运行带来了挑战,与此同时,充电需求在时空分布上的随机性,也使得充电站规划成为一个棘手的难题。针对该难题,提出了一种基于出行数据的电动汽车充电站规划方法。首先,对出行数据预处理得到出行矩阵等信息;其次,基于单位里程耗电模型和充电模型建立电动汽车充电负荷预测模型;然后,运用蒙特卡洛方法随机模拟充电需求概率分布信息,并以此建立充电站规划模型;最后,利用M/M/c排队论和Voronoi图优化充电站数量,利用改进粒子群算法确定充电站最佳位置。为了验证方法的可行性,以某市部分区域的出行数据进行了仿真分析。仿真结果表明,所提出的方法切实有效。     

基于GPS／GIS／PDA的土地变更调查系统

根据土地变更调查的需要,将GIS控件嵌入到移动设备,结合GPS定位功能实现了集数据采集、信息录入、查询等多功能的野外土地变更调查系统。实例证明该系统能够满足1：500比例尺城镇土地变更调查的精度要求,利用GPS／GIS／PDA进行土地利用现状调查的技术方法可行．     

西宁市交通问题及对策研究

依托西宁市总体规划的道路流量模拟数据与国内同等规模、形态城市在居民出行的频数、目的、时间分布、方式结构等方面的比较,揭示了西宁市作为带状城市流量流向集中、供需矛盾突出的交通特点,得出高原环境下居民出行依赖机动化的结论,进一步对城市交通的发展做出了预测：出行距离增长、目的多样化、出行方式向私人机动车转化。在西宁市的道路建设、公共交通发展和车辆拥有政策等方面提出了对策和建议。     

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,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...     

GPS技术在地形测量中的实践应用

介绍了地形测量的方法,探讨了应用过程中GPS技术的优点、施测的作业方法,对GPS的应用前景得出了一些有益的结论。     

GPS在安徽省公路测量中的应用

论述了我省首次运用全球定位系统 (GPS)对全省公路进行动态测量的方法及技术要点 ,并就测量成果与GIS的结合与应用作了介绍。     

出行链与出行方式相互影响模式

通过居民出行调查数据分析,建立递归联立离散选择模型,从出行链至出行方式和出行方式至出行链2个方向,重点分析了工作出行链和出行方式间的相互作用.研究表明,模型通过直接量化出行链和出行方式之间的相互作用,加强了行为机制对预测分析的指导.分析结果表明,出行链至出行方式的影响模式在工作出行决策过程中占主导地位,出行者首先根据个人和家庭的需要将一日的活动和出行组织成以出行链为单位的片段,然后在出行链各种性质的约束下考虑选择何种交通方式.研究结果对出行需求预测和管理有指导意义.     

浅谈GPS在水利工程测量中的应用

介绍了GPS系统的原理和组成以及测量特点,阐述了GPS系统在工程测量方面的应用。     

基于最小覆盖圆时空聚类算法的出行轨迹停驻点识别

本文面向出行GPS轨迹中停驻点的识别问题,提出一种基于最小覆盖圆的时空聚类方法。使用停驻范围阈值对轨迹点进行聚类,使用停驻时间阈值对聚类类簇进行初步过滤,使用类簇近邻距离与类簇近邻时间两个阈值对预过滤类簇进行合并,继而使用停驻时间阈值进行最终过滤得到停驻时段与停驻点。该算法改进了已有时空聚类算法中初始类簇的确定方法,提高了计算效率。由于现有的查全率与查准率无法准确衡量停驻点识别结果的精度,基于停驻时段精确度对查全率与查准率计算计算方法进行修改。使用包含9 923个轨迹点的轨迹进行算法有效性检验,轨迹中包含的三个停驻时段均得到有效识别,查准率与查全率均为0.82,实验结果表明,该算法在轨迹重合度高以及轨迹漂移等情形下具有较高的准确性。     

基于活动模式的工作者出行生成预测模型

为改进传统出行生成预测以单个出行为分析单元、难以反映个体出行行为的不足,建立了基于活动模式的工作者出行生成预测模型.采用相关性分析和多项logit方法研究了1617个有效样本的居民个体属性、家庭属性、区位属性、出行属性、活动属性所引起的活动和出行生成模式的差异.通过建立包含显著变量的6种典型活动模式效用函数,获得个体选择概率.按概率集计法分析各交通小区各类活动模式总量,结合活动模式中包含的出行链平均长度,进行工作者出行生成量预测.基于活动模式的工作者出行生成预测模型有助于以出行链整体为单元考察多次出行之间的关联性,增强出行生成模型与行为模型的融合.     

GPS在郑州黄河二桥控制测量中的应用

GPS技术已被引入大地测量,在公路的勘测设计中也已得到迅速推广。对于特殊工程进行控制测量时,GPS测量和常规测量在观测和数据处理中有所不同。本文通过对郑州黄河二桥特大型桥梁的实地控制测量,以说明GPS在郑州黄河二桥测量中控制网的建立原则、精度的作业方法。