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走廊层面交通小区划分方法的优化

交通运输系统工程与信息 2020年第4期20卷 34-40页

作者：宋俪婧朱家正刘雪杰陈静缐凯北京工业大学北京市交通工程重点实验室北京100124 北京交通发展研究院北京100073

基于公交客运走廊划分的交通小区,可为走廊公交线网优化提供更为符合公交乘客出行特征的需求分析和预测基础.本研究针对公交客运走廊特点,将走廊划分为直接影响区和间接影响区,提出分层次的交通小区划分理论.针对走廊不同影响区在需求... 详细信息

基于公交客运走廊划分的交通小区,可为走廊公交线网优化提供更为符合公交乘客出行特征的需求分析和预测基础.本研究针对公交客运走廊特点,将走廊划分为直接影响区和间接影响区,提出分层次的交通小区划分理论.针对走廊不同影响区在需求预测和分析中对结果精度要求的不同,基于大数据选取更加适合公交走廊交通小区划分的聚类指标,提出直接影响区细分和间接影响区合并的划分方法,并通过引入聚类因子初步确定聚类数目和交通小区中心对传统聚类方法进行改进,克服了传统聚类方法随机选取聚类数目和中心而影响聚类精度的不足.最后,基于多源异构大数据对广渠路走廊进行实例验证,结果表明,本研究提出的分层次小区划分方法较传统方法在适用于公交客运走廊需求分析和预测划分精度方面更优.

关键词：城市交通交通小区划分分层次公交客运走廊大数据

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城市计算视角下的交通小区划分方法研究

城市计算视角下的交通小区划分方法研究

作者：姚海花华南理工大学

学位级别：硕士

2020年9月,为统筹推进交通强国建设,中共中央、国务院印发实施了《交通强国建设纲要》,纲要对我国未来的交通建设提出了新的展望和要求,也鞭策着交通研究人员充分利用现有的科学技术成果,推动交通规划的发展,为建设交通强国打下坚实基... 详细信息

2020年9月,为统筹推进交通强国建设,中共中央、国务院印发实施了《交通强国建设纲要》,纲要对我国未来的交通建设提出了新的展望和要求,也鞭策着交通研究人员充分利用现有的科学技术成果,推动交通规划的发展,为建设交通强国打下坚实基础。在交通规划工作中常使用经典的“四阶段法”,在该法中,交通小区划分作为“四阶段法”第一阶段中的首要和基础工作,其划分方案对于交通规划的后继工作将产生直接重大的影响。传统的交通小区划分方法通常依赖于城市规划相关统计资料,具有信息更新不及时、信息量不完全等缺点。传统的交通小区划分方法中以道路为分割线,该做法也导致小区质心与实际交通出行集散点产生较大偏差等问题。在城市感知技术飞速发展的现在,使得利用城市多源异构数据,通过量化的方法进行交通小区划分,以弥补传统划分方法的弊端成为可能。基于上述背景,本文以交通小区划分理论为支撑,主要针对城市计算视角下多源异构数据环境中的交通小区划分方法进行研究。重点解决如何同时运用多源异构数据进行交通小区划分,如何对多源异构数据进行重整利用,并挖掘出可用于交通小区划分方法的数据特征,如何设计出不受制于特征数目和具体特征类型的交通小区划分方法,如何评价交通小区的划分优劣性的问题。本文主要内容如下所述:(1)本文梳理了交通小区划分理论和多源异构数据下交通小区划分方法相关文献,并对现有的研究进行分析总结,进一步形成本文的研究思路。紧接着,本文对交通小区划分理论进行论述,最终明确本文的研究路线。(2)本文对刷卡数据、共享单车骑行数据、POI信息等数据的清洗、匹配方法进行论述,并运用特征工程的方法,对多源异构数据特征进行挖掘,进而形成可用于交通小区划分的有效数据特征。(3)本文设计出基于DBSCAN的交通小区划分方法,对于计算距离矩阵的步骤,运用马氏距离评估聚类单元之间的距离,然后定义由聚类单元的地理空间信息计算得到的权重矩阵,并加权得到加权马氏距离矩阵。同时,设计处理聚类噪声点的二次分类方法,并定义交通小区划分方案的评估函数,用于评估交通小区划分方案的优劣性。(4)本文以深圳市为背景,对深圳市分别以地级市和市辖区为对象进行交通小区划分与评估,同时与传统划分方法得到的交通小区进行对比,分别基于重力模型进行交通分配,并对分配结果进行对比分析,以验证本文设计的交通小区划分模型与方法的有效性。

关键词：交通小区划分多源异构数据特征融合

城际高速公路交通小区划分及诱增交通量预测研究

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城际高速公路交通小区划分及诱增交通量预测研究

作者：祁卫东长安大学

学位级别：硕士

改革开放以来,由于国民经济的快速发展,我国城市化率不断提高、城市化进程不断加快。一些中心城市由于人口的增加和经济辐射能力的增强,其外围出现了一些和该城市在经济等方面有密切联系的卫星城市和经济组团。中心城市、各卫星城市以... 详细信息

改革开放以来,由于国民经济的快速发展,我国城市化率不断提高、城市化进程不断加快。一些中心城市由于人口的增加和经济辐射能力的增强,其外围出现了一些和该城市在经济等方面有密切联系的卫星城市和经济组团。中心城市、各卫星城市以及经济组团之间存在密切的交通联系,交通需求大,连接中心城市和各卫星城市、经济组团的高速公路应运而生。城际高速公路作为处于城市化地区,连接中心城市和各卫星城市、经济组团,为该地区经济发展服务的高等级公路交通基础设施,解决的正是“城市化进程”的问题,它是中心城市经济辐射能力增强的必然产物。一方面,随着我国高速公路路网规模的不断扩大和区域经济发展所带来的公路交通出行量的持续增长,城际高速公路的交通量负荷不断增大,通行能力和服务水平显著降低,交通拥堵、交通事故以及环境污染等问题接踵而来;另一方面,由于城市的扩张,城际高速公路已经承担起了部分城市通勤的任务,其功能定位发生了变化。功能定位的变化导致沿用一般高速公路规划理论不能适应实际情况的需要,新的交通问题的不断出现表明了一种新的针对城际高速公路特征的规划方法出现的必要性。本文首先对城际高速公路的概念做出了界定,然后分析了城际高速公路的功能定位和交通量特性。在研究了城际高速公路与土地利用互动关系的基础上,提出了城际高速公路在交通量预测中交通小区划分和诱增交通量预测的方法。其中,在研究交通小区划分时,将两级分区交通小区划分和模糊聚类交通小区划分的方法引入城际高速公路交通小区的划分中,并结合城际高速公路影响区土地利用的特性,提出了城际高速公路交通小区的划分方法;在研究城际高速公路诱增交通量预测时,通过分析城际高速公路诱增交通量发展变化规律以及现有模型的适用范围,并针对城际高速公路影响区土地利用的特征,提出了城际高速公路诱增交通量预测的方法。本文的研究具有现实意义,所提出的方法对城际高速公路交通量预测工作具有一定的借鉴作用。

关键词：城市化地区城际高速公路交通小区划分诱增交通量预测

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基于空间约束聚类的交通小区划分方法研究

基于空间约束聚类的交通小区划分方法研究

作者：冯彬彬郑州大学

学位级别：硕士

随着社会经济的发展,城市化进程的加速,由于出行需求在城市中分布不均匀、城市交通系统的在时间和空间上的利用不均等导致严重的交通拥堵,已经严重限制了城市的健康发展。交通小区是研究城市交通系统的基本单元,其划分需要满足同质性和... 详细信息

随着社会经济的发展,城市化进程的加速,由于出行需求在城市中分布不均匀、城市交通系统的在时间和空间上的利用不均等导致严重的交通拥堵,已经严重限制了城市的健康发展。交通小区是研究城市交通系统的基本单元,其划分需要满足同质性和空间连续性的原则,空间约束聚类方法把地理信息和空间邻接关系融入到聚类过程中,能够平衡聚类结果的空间连续性和同质性,为交通小区划分提供新的思路。本文以成都市滴滴出行网约车订单数据和兴趣点(Point of interest,POI)数据为研究数据源,结合交通小区划分原则,重点探讨如何从数据中充分提取交通小区划分所需信息,如何建立满足实际城市交通系统需要的交通小区划分方法,如何分析城市交通小区的时空特征等问题。主要包括以下研究内容:(1)提出一种基于词频-逆文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency,TF-IDF)的交通语义特征提取方法,在滴滴出行网约车订单数据和POI数据预处理基础上,把研究区域离散为规则正方形网格作为交通小区划分的基本空间单元,提取了网格内反映出行量的交通出行特征和反映土地利用状况的交通语义特征,为交通小区划分奠定基础。(2)把空间约束聚类的“聚类后平滑”的思想融入到交通小区划分方法之中,结合经典的K-means方法,提出了基于空间加权约束K-means(Spatial Weighted Constraint K-means,SWCK-means)的交通小区划分方法。基于轮廓系数和Calinski Harabasz指数设计实验确定了最佳交通小区划分数量。开展不同网格分辨率情况下的实验,使用交通小区划分的评价指标(出行密度波动系数、交通小区等效半径的75分位数、交通小区内部出行比例、交通小区总体异质性和交通小区平均紧凑性),确定了基于K-means的交通小区划分方法和基于SWCKmeans的交通小区划分方法的最佳的交通小区划分网格分辨率。进行了基于Kmeans的交通小区划分方法与基于SWCK-means的交通小区划分方法的最优划分方案对比分析,发现基于SWCK-means的交通小区划分方法能得到具有更高同质性和空间连续性的交通小区划分结果,验证了基于SWCK-means的交通小区划分方法的合理性和有效性。(3)借鉴了空间约束聚类中“邻接约束聚类”的思想,把网格之间的空间邻接关系通过Hadamard乘积方法与谱聚类方法结合起来,提出了基于空间约束谱(Spatial Constrained Spectral Clustering,SCS-Clustering)聚类的交通小区划分方法,并根据簇内平方和(Square Sum Within cluster,SSW)、簇间平方和(Square Sum Between clusters,SSB)和空间连续交通小区的百分比(Percent of contiguity traffic zone,Pctz)确定空间邻接约束参数。根据SSW的变化率设计实验确定最佳交通小区划分数量。根据交通小区划分评价指标确定了基于谱聚类的交通小区划分方法和基于SCS-Clustering的交通小区划分方法的最佳划分网格分辨率。并进行了两种方法最优划分方案的对比分析,发现基于SCS-Clustering的交通小区划分方法得到了具有更高同质性和空间连续性的交通小区划分结果,验证了基于SCS-Clustering的交通小区划分方法的合理性和有效性。(4)开展了基于SWCK-means聚类和基于SCS-Clustering的交通小区划分方法的最优划分方案的对比分析,通过观察划分结果图和对比评价指标发现提出的方法优于基于主要道路划分的交通小区,且基于SCS-Clustering的交通小区划分方法要优于基于SWCK-means聚类的交通小区划分方法。以基于SCSClustering的交通小区划分方法的最优划分方案为基础,分析了交通小区的时空特征。首先比较了工作日和周末不同时间段交通小区划分的变化,发现工作日和周末交通小区划分结果的交通小区质心位置变化不大,并计算了不同时间段的交通小区划分的评价指标,发现等效半径的75分位数变化不大,出行密度波动系数、总体异质性和平均紧凑性在不同时间段出现微小的变化,说明工作日和周末交通小区划分结果变化较小。其次分析了工作日和周末早高峰、晚高峰和夜晚三个时间段交通吸引力指数的变化,并解释了典型商业类型交通小区、居住类型交通小区和交通枢纽类型交通小区的交通出行量变化趋势。最后分析了交通小区间的OD(Origin-Destination)交互,在工作日和周末各交通小区之间的出行OD随时间变化的特征基本相同,交通小区之间的OD交互主要分布在研究区域的中心区域(二环以内),并以六个行政区的交界核心区域为中心向外扩散,其中核

关键词：滴滴出行网约车订单数据交通小区划分 K-means 谱聚类空间约束聚类

基于移动通信网络数据的交通小区划分与OD分析方法研究

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基于移动通信网络数据的交通小区划分与OD分析方法研究

作者：武明超北京交通大学

学位级别：硕士

移动通信网络已经基本上无缝覆盖各大城市市域部分,基于移动通信网络数据的城市交通信息获取方法的研究是当前交通信息检测领域的前沿热点课题之。利用移动通信系统中的基站作为固定交通检测器,随居民日常出行穿行于基站网络中的手机作... 详细信息

移动通信网络已经基本上无缝覆盖各大城市市域部分,基于移动通信网络数据的城市交通信息获取方法的研究是当前交通信息检测领域的前沿热点课题之。利用移动通信系统中的基站作为固定交通检测器,随居民日常出行穿行于基站网络中的手机作为移动探测器,从而形成一个全息交通数据获取系统。与传统的交通信息获取手段相比,基于移动通信网络法有获取成本低、设备在投资少、数据更新频率高等优点。但是目前基于移动通信网络数据的交通知识发现与交通信息获取的效率低下,并且较少有基于移动通信网络数据分析城市交通土地利用及交通小区划分的研究。本文基于上述背景,以移动通信网络数据高效地交通信息获取、交通知识发现为需求背景,重点解决如何构建关联基站网络与城市交通系统的交通语义层,如何提取移动通信基站的交通特性配合基站的地理位置信息划分交通小区,如何基于前两个研究问题的基础分析交通出行OD及宏观城市交通态势。首先,本文回顾了交通小区划分和OD获取的相关资料,并总结分析了国内外关于利用移动通信网络数据获取交通信息的研究项目及课题,经过筛选分析,从中汲取了相关的知识、理论,并总结其中存在的问题和缺陷,逐渐形成本文的研究思路。紧接着,本文详细的介绍了移动通信网络数据的获取机制及其数据格式,分析了数据的“乒乓切换”现象,并提出数据清洗及预处理方法。随后,论文重点介绍了本文主要研究内容的基础部分,移动通信基站的交通语义标定。构建基于移动通信网络的交通语义框架,通过通信网络数据提取基站语义标定的特征,利用聚类方法为基站标定交通语义,并与北京市实际情况对比分析验证语义标定结果。在此基础上,提取基站区位特征及交通特性特征,利用基于加权马氏距离的K-means聚类方法划分交通小区。定义交通小区通勤指数概念量化分析交通小区的居住与工作属性倾向。最后,本文利用上述研究的阶段成果,提出基于出行轨迹提取的卡尔曼滤波结合时间阈值的方法获取交通OD信息,对北京市典型区域做了交通发生、交通吸引及交通分布分析,并从区域和路网两个层面分析北京市六环内人群移动时空态势。本文通过对基于移动通信网络数据的交通语义框架构建与标定、交通小区划分、OD获取等问题的研究,并以北京市实际数据,利用Supermap地理信息软件与Oracle数据库搭建的GIS数据平台,对本文提出的技术方法进行了验证,证明了本文提出的方法实用有效。并分析确定了需要进一步开展的研究问题及方向。

关键词：移动通信网络数据交通语义交通小区划分聚类分析 OD分析

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需求驱动下交通小区划分方法与应用研究

需求驱动下交通小区划分方法与应用研究

作者：孙超哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

交通小区划分一般被认为是建立交通规划、管理与控制模型的基础步骤之一,能够解决城市系统的非线性、复杂性、高度关联性等问题。本文在分析国内交通小区划分技术、算法与目标的基础上,以最大程度考虑出行特征一致性为目的,通过理论分... 详细信息

交通小区划分一般被认为是建立交通规划、管理与控制模型的基础步骤之一,能够解决城市系统的非线性、复杂性、高度关联性等问题。本文在分析国内交通小区划分技术、算法与目标的基础上,以最大程度考虑出行特征一致性为目的,通过理论分析、数据挖掘和模型仿真计算对基于热点探测的交通小区划分的过程进行了研究,同时区域分割过程中尺度效应的影响,并提出了解决方案,为建立更加稳定有效的区域分割模型,提升工程应用价值提供了基础。首先,本文梳理了现有的尺度效应研究理论和方法。通过案例重点介绍了尺度效应的含义与其内在影响;将尺度效应研究分为常规角度和大数据驱动的角度,以模型和技术指标为切入点,分析规模尺度效应误差和分区尺度效应误差两大问题,同时介绍了减小分区效应带来的误差。其次,为了最大程度上考虑出行特征的一致性,使得每个小区内出行需求与交通小区的形态特征与地理要素特征相适应,解决城市交通小区重心确定困难的问题,本文建立了基于出行热点探测模型的交通小区划分方案。基于出租车轨迹数据进行出行特征的分析,采取不同算法下的热点探测模型,对于城市内的出行热点进行细致探测。把出行热点作为划分的核心点,通过分析POI设施的聚集模式和集中程度上的差异,确定待合并区域;根据交通规划中的相关原则,确定交通小区合并规则和原则,将出行需求相似性、道路基础设施的相似性等作为聚类算法的指标,进行交通小区合并。再者,以出行需求影响因素为案例进行研究,通过改变聚类算法以及相关尺度,对于出行需求和POI指标之间的相关性进行分析。其中,聚类算法改变热点位置,尺度改变了热点的数量和热点值大小,进而形成了不同算法和尺度下的区域分割结果。在不同的划分方案下对于出行需求影响因素的路径系数波动性进行探究,分析相关假设检验结论的差异性。最后,应用随机森林和物元分析模型,基于POI设施的数量对于出行需求进行预测,在不同尺度下分析出行需求预测的误差;分别应用傅里叶函数和多项式函数拟合误差与尺度之间的关系;基于遗传算法求解拟合函数的最值,避免陷入局部最优的问题;根据求解结果,确定最佳交通小区划分方案,在该划分尺度下最终确定“出行需求-土地利用”之间的相互影响关系。

关键词：交通工程交通小区划分热点探测尺度效应结构方程需求响应

基于交通小区划分的城市土地利用对网约车出行的影响机制研究

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基于交通小区划分的城市土地利用对网约车出行的影响机制研究

作者：江一帆北京交通大学

学位级别：硕士

随着中国城市化的加紧推进和小汽车保有量的急速增加,交通供需不平衡所带来的城市拥堵等问题日渐严重。单纯依靠扩大供给无法从根源上解决矛盾更与可持续发展观念相悖。只有从城市规划的角度,通过促进交通与土地利用的协调发展才能真正... 详细信息

随着中国城市化的加紧推进和小汽车保有量的急速增加,交通供需不平衡所带来的城市拥堵等问题日渐严重。单纯依靠扩大供给无法从根源上解决矛盾更与可持续发展观念相悖。只有从城市规划的角度,通过促进交通与土地利用的协调发展才能真正解决问题。然而以往的研究大多基于传统规划资料,更新不及时、数据获取成本高,并对公交站点客流研究较多,缺乏对浮动车及共享出行下网约车的深入探索。近年来网约车这种新型出行方式因其便捷性受到司机端和乘客端用户的欢迎,同时出行服务企业与公众的资源共享、大数据和移动通讯技术的深度融合也为网约车数据的获取和分析提供了开放的渠道和新的研究手段。本文基于大规模的滴滴网约车订单和表征土地利用的POI数据,提出了基于两级分区思想的交通小区划分方法,将所划分的交通小区作为后续研究单元,在此基础上深入探索了土地利用对网约车出行的影响。本文的主要研究内容如下:(1)确定北京五环核心区为本文的研究范围。介绍了滴滴网约车行程数据的数据结构,对其坐标纠偏、清洗及筛选,并对网约车出行的时空分布特征进行分析,明确工作日与非工作日出行模式的差异和打车热点区域。介绍了基于互联网的POI数据,对其去重、筛选、合并后重新分成六大类,并可视化了12种功能用地的密集区,为后续研究奠定基础。(2)基于两级分区理论建立大数据条件下的交通小区划分方法。对五环范围建立网格模型,利用能反映居民打车出行特征的滴滴专快车数据和能表征土地利用属性的POI数据,首先通过基于模块度的社区检测算法将研究区域划分成若干内部联系强度较高、外部联系较弱的交通中区,再针对每一交通中区利用聚类算法将出行特征和用地属性相似的网格聚集为若干交通小区,分两步将五环核心区划分成402个交通小区。(3)以所划分的交通小区为基本单元,探究土地利用对网约车出行模式的影响规律。绘制网约车出行吸引量与发生量密度小时分布曲线得出二者的差值与用地属性有较强的相关性,构建净流入密度矩阵(DPDM)表征交通小区的出行模式。对402个交通小区的网约车净流入密度通过时间序列聚类算法识别出7类出行模式后,基于用地功能指标和对应分析方法定量地分析土地利用与网约车出行模式的关联性。最后在明确了二者对应关系的基础上,通过分析不同出行模式对应的交通小区的地理位置,对城市空间结构进行了用地功能的语义标定。(4)以所划分的交通小区作为基本单元,通过普通最小二乘回归(OLS)和时空地理加权回归模型(GTWR)分析土地利用对网约车出行量的影响并对网约车客流进行预测。将表征用地功能类型的居住、工业、商业服务业、公共设施、绿地广场、交通设施用地密度和表征公共交通用地特征的地铁站、公交站密度共计8个自变量最终输入模型中。工作日与非工作日交通发生量、吸引量为4个因变量,通过OLS模型初步分析平均影响,通过GTWR模型深入探究土地利用对出行量影响的时空异质性。最后对比发现,GTWR模型对时空数据的拟合度更好,预测残差随机分布且更为准确。

关键词：网约车行程数据 POI数据土地利用交通小区划分出行模式交通“源-汇”区时空地理加权回归时空异质性

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基于DBSCAN算法的城市交通小区划分

智能城市 2023年第2期9卷 80-82页

作者：王军高建杰四川警察学院四川泸州646000 泸州市公安局交通警察支队四川泸州646000

文章介绍了DBSCAN算法的基本原理,采用Python编程的方式实现DBSCAN算法的聚类过程。以城市道路中高清智能卡口空间位置作为聚类对象,实现划分交通小区的目的。采用轮廓系数对聚类效果进行评价,结果表明,使用DBSCAN聚类算法可以快速、便... 详细信息

文章介绍了DBSCAN算法的基本原理,采用Python编程的方式实现DBSCAN算法的聚类过程。以城市道路中高清智能卡口空间位置作为聚类对象,实现划分交通小区的目的。采用轮廓系数对聚类效果进行评价,结果表明,使用DBSCAN聚类算法可以快速、便捷地实现城市交通小区的划分。

关键词：交通小区划分 DBSCAN Python

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基于交通模型尺度的交通小区划分方法研究——以佛山市中心城区为例

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交通与运输(学术版) 2018年第2期 57-60+63页

作者：卢火平佛山市城市规划设计研究院

交通小区作为交通规划模型的重要基础组成部分,他的合理与否直接影响交通模型的模拟精度和建模工作量。通过借鉴国内外相关研究经验,结合城市交通模型类型,提出了不同交通模型尺度的交通小区划分方法与原则。最后以佛山市中心城区交通... 详细信息

交通小区作为交通规划模型的重要基础组成部分,他的合理与否直接影响交通模型的模拟精度和建模工作量。通过借鉴国内外相关研究经验,结合城市交通模型类型,提出了不同交通模型尺度的交通小区划分方法与原则。最后以佛山市中心城区交通小区划分为例,在中心城区216个宏观交通小区的基础上进行中观交通小区拆分,共拆分为927个中观交通小区,平均面积为0.39km2。拆分后交通小区与道路、现状地块、规划单元、公交站点基本保持吻合,同时保证了宏观交通小区的承接性。

关键词：城市交通交通规划交通模型交通小区划分