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基于BP神经网络的个体出行模式识别研究

公路工程 2014年第5期39卷 304-306,323页

作者：何山朱健梅西南交通大学交通运输与物流学院四川成都610031

以个体出行模式作为研究对象,利用出行的GPS数据,建立用于个体出行模式识别的BP神经网络计算模型。并实测了公交和出租2种个体出行模式的识别效果,结果验证了建立的BP神经网络的有效性和实用性,为出行模式的选择预测提供了新的思路。

关键词： BP神经网络 GPS 个体出行模式识别

基于深度学习的城市个体出行动态路径诱导方法研究

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基于深度学习的城市个体出行动态路径诱导方法研究

作者：周杨中国人民公安大学

学位级别：硕士

随着我国机动车保有量增大,城市道路网趋于饱和,人均出行成本升高,道路资源有效利用率降低,公安交通管理部门任务繁重。在当前交通态势下,驾驶人如何能够获得及时、准确的交通出行服务信息,使其可以随交通状态变化迅速调整出行路线,便... 详细信息

随着我国机动车保有量增大,城市道路网趋于饱和,人均出行成本升高,道路资源有效利用率降低,公安交通管理部门任务繁重。在当前交通态势下,驾驶人如何能够获得及时、准确的交通出行服务信息,使其可以随交通状态变化迅速调整出行路线,便成了急需研究的课题。传统智能交通系统所采用的最优路径算法基本上没有考虑实时的交通变化,时空总体调控能力有限,在当前交通运行状态变化纷繁的城市道路网上能够起到的作用有限。基于深度学习理论的神经网络模型针对时空调控问题具有较高的可靠性,近年在交通领域内得到了广泛应用,本文基于此类方法对路径诱导问题开展研究。首先,对论文研究内容的国内外研究现状进行了综述,对基于深度学习方法的时间序列预测模型与路径规划方法进行了理论研究,确定LSTM模型为本文预测模型基础,并基于此引入双向机制与一维CNN网络层,提出了CNN-Bi LSTM组合模型。经过超参数与网络结构调整,得到优化后模型的结果误差MAE、RMSE和MAPE分别降低了1.7%、7.7%与3.7%。同时,本文分别以5min、10min、15min粒度的输入数据对组合模型进行训练,分析了不同时间粒度对模型的预测能力的影响,实验结果表明:相比5min粒度,10min粒度下MAPE增长了1.32%,15min粒度下MAPE增长了3.17%;15min粒度相比10min粒度,MAPE增长了1.85%,说明模型预测误差随输入数据粒度变大呈增长趋势。其次,详细分析了几种较为常用的时序预测模型原理及其训练预测流程,以ARIMA模型、RF模型、RBF神经网络模型、LSTM模型及GRU模型为对比模型,从百度轨迹数据中选取深圳市宝安大道主线2020年11月的车速数据,以MATLAB语言对数据进行预处理,设计训练与预测实验模型,实验结果表明:CNN-Bi LSTM组合模型的预测能力最优,其预测误差相较对比模型的RMSE、MAE、MAPE平均降低了33.2%、40.7%、35.5%。再次,基于地理信息数据文件,借助Arc GIS地理信息系统完成了要素类设置、要素集构建、拓扑关系处理、连通性调整、属性及方向设置等工作,建立可用于路径分析的网络数据集,实现了路径分析的可视化,并将其用于后续分析。再次,以从深圳市深圳西站到宝安国际机场的路径为例,借助地图数据,以Dijkstra算法进行了广度优先的行程距离最短路径计算,得到行程距离最短路径的行程方向;又借助百度轨迹数据中2020年11月份相关路段的车速数据,以CNN-Bi LSTM组合模型预测出11月30日的车速结果,和地图数据结合计算出动态行程时间表,将其引入传统路径规划方法A*算法的路径成本计算过程,以最短行程时间为诱导目标,进行动态预测诱导路径计算。以早高峰、晚高峰和平峰三个不同时段,分别计算出动态预测诱导路径结果,并将其行程时间与行程距离最短路径对比分析。实验结果表明:早晚高峰时段动态预测路径较行程距离最短路径的行程时间分别缩短了12%与6.4%,验证了动态A*算法计算动态诱导路径的可靠性。最后,考虑到实践中对诱导响应速度的要求和行程时间计算对车速数据微小差异的容错性,调整动态A*算法输入的数据粒度,分别以5min、10min与15min时间窗计算各时段内的动态诱导路径。实验结果表明:不同时间窗下的路径结果均一致,10min时间窗相较于5min时间窗的平均行程时间差异为2.8%,15min时间窗相较于5min与10min时间窗的平均行程时间差异为4.2%与1.4%,证实了动态A*算法在交通流稳定情况下具有鲁棒性。本文研究成果可以为交通管理工作中的个性化出行服务提供一定的理论基础。

关键词：深度学习个体出行时序预测动态路径诱导

基于个体出行能耗的城市客运交通系统节能研究

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河北科技大学学报（社会科学版） 2011年第2期11卷 33-38页

作者：刘权乐陈薇河北科技大学经济管理学院河北石家庄050018

城市化、机动化进程的加快使得城市客运交通迅速发展,同时也造成能源消耗过多、环境污染加剧。通过对城市客运交通节能管理的研究,构建了基于个体节能效率最大化的出行周转量模型,并以石家庄市为例进行了实证研究。研究表明,在保证个体... 详细信息

城市化、机动化进程的加快使得城市客运交通迅速发展,同时也造成能源消耗过多、环境污染加剧。通过对城市客运交通节能管理的研究,构建了基于个体节能效率最大化的出行周转量模型,并以石家庄市为例进行了实证研究。研究表明,在保证个体出行周转量和效用最大化的前提下,增加公共交通供给,实现交通供需动态平衡;合理控制私人机动交通的过快发展,鼓励采用绿色交通工具;实现个体出行与公共交通的无缝链接,能够显著降低石家庄市客运交通的能耗,减少城市污染。

关键词：个体出行城市客运交通能源消耗节能石家庄市

融合个体出行及土地利用的地铁站点功能特征识别

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交通工程 2024年第4期24卷 16-22页

作者：张路笛杨静吴可张红亮周爱娇北京建筑大学土木与交通工程学院北京100044 交通运输部科学研究院城市交通与轨道交通研究中心北京100029 北京交通大学交通运输学院北京100044

提出1种融合乘客个体出行特征及站点土地利用特征识别地铁站点功能的方法。首先,借助AFC(Automatic Fare Collection)数据提取乘客个体出行指标,通过K-means++方法对乘客出行类型进行聚类并识别,将其全天分布特征作为乘客个体出行数据;... 详细信息

提出1种融合乘客个体出行特征及站点土地利用特征识别地铁站点功能的方法。首先,借助AFC(Automatic Fare Collection)数据提取乘客个体出行指标,通过K-means++方法对乘客出行类型进行聚类并识别,将其全天分布特征作为乘客个体出行数据;之后,利用站域POI(Point of Interest)数据表征站点周边土地利用特性,对上述两类数据进行特征提取得到乘客出行特征及站点土地利用特征,并将两类特征合并为站点功能向量;最后,基于功能向量对站点聚类,将北京地铁站点分为6类,分别是弱居住主导型车站、就业主导型车站、旅游及休闲车站、居住主导型车站、职住结合型车站、弱就业主导型车站。站点聚类结果与实际情况较为吻合,验证了本文所提方法的有效性,其结果能为不同用地类别站点周边发展规划提供针对性参考。

关键词：站点功能识别个体出行土地利用 AFC数据 POI数据

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基于手机定位数据的个体出行行为特征分析综述

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综合运输 2019年第9期41卷 38-44页

作者：陈旭郑浩毅西南交通大学交通运输与物流学院

个体出行行为特征分析一直以来是交通规划、交通设计等领域的重要基础,传统的人工调查由于受主观回忆较多、调查成本较高等因素的限制,数据结果的准确度往往较低,无法支撑精细化的规划设计任务。智能手机与无线通信网络的成熟发展带来... 详细信息

个体出行行为特征分析一直以来是交通规划、交通设计等领域的重要基础,传统的人工调查由于受主观回忆较多、调查成本较高等因素的限制,数据结果的准确度往往较低,无法支撑精细化的规划设计任务。智能手机与无线通信网络的成熟发展带来了海量手机数据,这为探究个体出行活动规律提供了新的数据源。本文综述已有基于手机数据分析个体出行行为特征的研究,分析当前研究的不足与待研究的问题,提出可从完善已有个体出行信息采集内容、探索基于精细化数据的模型改进以及多源数据融合等方面进一步研究,以更全面、更准确的信息反应个体出行行为特征,为交通规划等领域的建设提供依据。

关键词：交通工程手机定位数据个体出行特征分析

基于个体记忆效应和距离效应的出行目的地识别

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浙江大学学报（工学版） 2024年第4期58卷 708-717页

作者：郑思静陈勇朱奕璋陈喜群浙江大学工程师学院智能交通研究所浙江杭州310058 浙江大学建筑工程学院智能交通研究所浙江杭州310058

通过分析个体出行轨迹数据,挖掘个体出行历史记忆特征以及个体所处位置与潜在目的地的距离特征,建立新的出行目的地识别模型.利用杭州市200个匿名个体62 880次出行数据测试所建模型的效果.对基于位置的服务(LBS)数据进行预处理,提取以... 详细信息

通过分析个体出行轨迹数据,挖掘个体出行历史记忆特征以及个体所处位置与潜在目的地的距离特征,建立新的出行目的地识别模型.利用杭州市200个匿名个体62 880次出行数据测试所建模型的效果.对基于位置的服务(LBS)数据进行预处理,提取以活动为目的的分段出行数据片段,采用GeoHash网格编码方法得到网格化后的个体历史目的地集合.利用随机缺失的个体出行历史轨迹数据构建训练集和测试集,采用非线性最小二乘法对模型进行参数标定.结果表明,所建模型提升了出行目的地识别精度;对比不同模型的召回率、折扣累计收益和F1分数,所建模型优于马尔可夫模型、决策树模型以及随机森林模型;数据缺失率敏感性分析结果验证了所建模型的鲁棒性.

关键词：智慧出行个体出行目的地识别记忆效应距离效应

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基于出行大数据的苏州村镇空间可达性及优化策略

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规划师 2019年第5期35卷 81-87页

作者：于燕洪亘伟刘志强路宽苏州科技大学建筑与城市规划学院苏州科技大学苏州科技大学教务处

"村—镇—城"之间良好的交通可达性是地区"在地"城镇化的重要支撑。文章以苏州为例,通过采集实时出行大数据作为可达性测度指标,运用ArcG IS等值线空间分析方法,分析城乡交通一体化下村镇空间可达性的新水平与新特征。研究表明,苏州"村... 详细信息

"村—镇—城"之间良好的交通可达性是地区"在地"城镇化的重要支撑。文章以苏州为例,通过采集实时出行大数据作为可达性测度指标,运用ArcG IS等值线空间分析方法,分析城乡交通一体化下村镇空间可达性的新水平与新特征。研究表明,苏州"村—镇""镇—城""村—城"已形成"20—40—60"分钟的小汽车三圈层格局,建构了城乡1小时时空圈,但在城镇化的驱动、自然地形的限制及地理区位的影响等因素共同作用下,可达性表现出显著的时空差异特征;公共交通可达性水平远滞后于小汽车,形成2.5小时时空圈,可达性高低的空间分布则与城镇空间发展"双轴"格局密切相关。文章结合不同村镇可达性的特点,因地制宜地提出改善区域道路网络结构、创新公共交通多元发展和调整村镇布局等规划优化策略。

关键词：个体出行大数据 “村—镇—城”三层级优化策略

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基于出行仿真的校园新冠疫情管控措施研究

基于出行仿真的校园新冠疫情管控措施研究

作者：李廷帅北方工业大学

学位级别：硕士

新冠疫情在全球大范围内扩散蔓延时,许多国家都不同程度的采取应对措施,如社交距离限制和隔离等。然而,长时间大范围的封锁对疫区群众的经济损失和身心健康影响日益严重。为尽早遏制疫情蔓延,很多研究集中在预测疫情发展的趋势上,并以... 详细信息

新冠疫情在全球大范围内扩散蔓延时,许多国家都不同程度的采取应对措施,如社交距离限制和隔离等。然而,长时间大范围的封锁对疫区群众的经济损失和身心健康影响日益严重。为尽早遏制疫情蔓延,很多研究集中在预测疫情发展的趋势上,并以此为依据助力防疫政策的制定,但此类模型多为同质性模型,无法反映出居民出行过程中的个体异质性。另外,很多疫情管控措施仍有优化空间,以更好地控制疫情发展。本文主要工作包括:首先,为模拟疫区内异质性的个体出行以及新冠传播,本研究搭建了一个出行仿真平台。其中,使用基于活动的个体出行模型来异质性的根据出行需求为不同个体生成每日出行安排,使用小世界网络随机模型来为不同类型的活动场所生成异质性的个体近距离接触者数量信息,将新冠传播模型与个体出行模型结合以生成异质性的附有新冠传播信息的个体出行链,并根据以上模型提出使整个仿真周期循环运行的新冠疫情扩散模拟算法。其次,本研究对平台功能进行合理性验证,分别以奥密克戎和德尔塔为传播株进行出行仿真。通过统计不同活动场所单日不同时段的人流量并将其与活动场所容量比较,验证了活动场所人流量的合理性。通过统计嵌入新冠状态转移信息的个体出行数据,验证了平台可生成实时的感染状态、戴口罩情况以及进出场所扫码的异质性变化。通过统计每日新增确诊病例数验证了在仿真中考虑潜伏期传染性能得到与现实更相符的疫情传播趋势。通过精度验证指标验证了仿真中奥密克戎和德尔塔毒株的疫情发展趋势与现实中疫情发展趋势相近。本研究搭建的仿真平台可模拟现实中的个体出行以及疫情传播,为管控措施优化研究提供有效工具。最后,本研究提出了新冠疫情管控措施优化算法,以核酸检测措施为例,本研究提出了以分组方式为决策变量、以经费为约束条件,并以疫情传播速度和传染规模为优化目标,对现有管控措施进行优化,得到疫情传播速度下降16.40%、疫情传染规模减小15.41%的优化效果。另外,通过将优化算法应用到扫码追踪管控措施上,并得到疫情传播速度下降51.00%、疫情传染规模减小53.11%的优化效果。之后,以每日新增确诊病例数、累计确诊病例数以及代际传播者人数等指标衡量了结合核酸检测与扫码登记管控措施优化后的防疫效果,证明了实施组合优化措施的防疫效果比实施单一优化措施更好。

关键词：个体出行新冠疫情措施优化疫情控制

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基于可达性的苏州村镇空间规划策略研究

基于可达性的苏州村镇空间规划策略研究

作者：于燕苏州科技大学

学位级别：硕士

随着我国城乡一体化进程的加快,我国城、镇、村之间的互动关系日渐密切,乡村居民生活方式和需求向城镇化转变,“在地”城镇化逐渐成为深层次推进城镇化的新方式。城镇密集地区城乡一体化建设水平远高于其他地区,村镇居民出行的时空特征... 详细信息

随着我国城乡一体化进程的加快,我国城、镇、村之间的互动关系日渐密切,乡村居民生活方式和需求向城镇化转变,“在地”城镇化逐渐成为深层次推进城镇化的新方式。城镇密集地区城乡一体化建设水平远高于其他地区,村镇居民出行的时空特征也主动或被动的发生着变化,有限的生产资源及生活条件促进了乡村居民跨行政区划边界的发展模式,高密度的城乡交通设施建设布局提高了居民出行便捷程度。苏州地处长三角城镇密集地区,城乡互动联系紧密,村镇建设特色鲜明,作为“国家发展改革委城乡发展一体化综合改革试点”城市,其城乡交通网络一体化建设成效显著,村-镇-城可达性水平得到明显的提高,但地区时空可达性差异大、城乡发展差距仍然显著。建立良好的城乡交通可达性是支撑地区“在地”城镇化的重要基础,是推动城乡一体化建设的问题关键。本文旨在针对村镇居民出行的新特征和新需求,以苏州村镇为例,研究村-镇-城时空可达性及特征,分析不同空间层级、地理区位的可达性特征及差异,为优化村镇空间规划、构建新型城乡关系出谋划策。研究选择苏州市区20个一般建制镇及镇内309个行政村作为研究对象,运用高德地图等平台的大数据采集方法和ArcGIS(10.0)软件的等值线等空间分析方法,构建“村-镇-城”三层级可达性测度体系,揭示了不同空间维度上“人”的时空出行和可达性的整体特征。研究主要得出以下结论:(1)苏州村-镇、镇-城、村-城已形成“20—40—60”分钟的小汽车三圈层格局,建构了城乡1小时时空圈。(2)村-镇-城三层级可达性空间差异明显,表现出近城区村-镇-城可达性优势明显、村-镇可达性衰减趋势空间差异显著、可达性波动呈现空间分异特征三大特征。(3)城乡公共交通可达性水平远低于小汽车,出行快捷性亦远低于小汽车,形成“80—130—150”分钟的公共交通三圈层格局。(4)三层级公共交通可达性水平空间分异特征表现不一,村-镇层面可达性水平分布比较均匀,镇-城和村-城层面可达性强弱空间分布则与城镇发展空间格局密切相关。研究最后基于“村-镇-城”三层级可达性评价结果,依据不同空间维度上不同出行方式间可达性呈现的时空特征及特征,采取定性与定量相结合的分析方法对典型村镇进行具体分析,探究城市发展水平和空间拓展进程、自然地理区位和生态环境保护、村镇经济水平及产业构成、村镇空间发展历程等综合因子对村镇空间可达性的作用机制。基于可达性特征及可达性影响因素作用机制,结合不同村镇可达性的特点,因地制宜的从改善区域道路网络结构、创新公共交通多元发展和调整村镇生产生活空间布局等方面提出规划优化策略。

关键词： “在地”城镇化个体出行大数据 “村-镇-城”三层级优化策略