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基于大规模刷卡数据的轨道交通通勤模式挖掘

基于大规模刷卡数据的轨道交通通勤模式挖掘

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作者：雍娟重庆大学

学位级别：硕士

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... 详细信息

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。

关键词：轨道通勤者识别轨道站导向通勤空间模式城市职住关系 TOD下的职住平衡

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