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基于出租车数据的城市居民出行时空特征研究

基于出租车数据的城市居民出行时空特征研究

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作者：姜海林武汉大学

学位级别：硕士

城市居民的出行行为受时空约束,对城市居民出行特征所反映的出行规律的研究,是从根本上解决交通问题的一种有效方法,因此研究城市居民出行活动特征显得十分重要。而伴随着大数据时代的兴起,遍及全世界范围的大量数据传感器、移动智能终... 详细信息

城市居民的出行行为受时空约束,对城市居民出行特征所反映的出行规律的研究,是从根本上解决交通问题的一种有效方法,因此研究城市居民出行活动特征显得十分重要。而伴随着大数据时代的兴起,遍及全世界范围的大量数据传感器、移动智能终端、社交网络、信息网站等每时每秒都有海量不同类型的数据产生,其中安装了车载GPS定位装置的出租车可以提供实时位置、行驶方向、瞬时速度等信息,为研究居民出行时空特征提供了诸多便利和可能。本文通过研究采用出租车出行的居民出行时空特征规律,以期为城市居民提供有益的出行参考,为出租车司机提供优越的客源分布信息,为城市交通的管理、城市整体规划提供有价值的技术支撑。本文主要内容如下:(1)提出了一种基于速度阈值的多层次数据预处理方法。根据本文研究内容,针对出租车原始数据存在数据记录缺失、字段异常等多种质量问题,通过对多种质量问题进行多方面分析并实验,完善出租车数据的预处理方法,并使用该方法对实验数据进行预处理。(2)多时间粒度多空间尺度的城市居民出行时空特征分析。利用前文处理好的上车数据、下车数据、上下车整体数据,在时间层次,分别从总体、不同时段、工作日与休息日、出行时长、空驶时长、出行效率等粒度进行城市居民出行的时间特征分析;在空间层次,分别从不同规划分区、不同行政区、街道、重点交通枢纽、重要商圈等尺度进行空间特征分析,使研究更全面更详尽。(3)提出了基于出租车数据的多指标城市居民出行动态性研究方法。首先分析了城市居民出行上、下车热点区域的时空分布,然后利用本研究提出的区域相对吸引力指数、区域双向流动指数以及区域双向流动均衡性指数分析了居民出行的区域吸引力和流动性,最后对分析的结果进行可视化展示。通过对以上内容的研究,得到如下几个主要结论:(1)武汉市日均出租车出行量在20万次以上,主要分布在主城区内,出行强度最高的行政区和街道分别是武昌区和关山街道,居民的出行次数与距公交站和地铁站的距离成反比。采用出租车出行的居民以短距离出行为主,最普遍的出行时长在50分钟之间。出租车空驶时长也比较短,以不超过5分钟为主,很少有超过40分钟。(2)每个时段的上车数量和下车数量分布趋势基本一致,4:00:00是全天出行量最低的时段,随后出行量逐渐增加,9:004:00出行量趋于稳定,16:007:00出行量相对有所减少,20:003:00为出行晚高峰。(3)从区域相对吸引力来看,在行政区层面,江岸区出租车乘客的流出程度最大,洪山区、青山区相对吸引力更大;在街道层面,汉正街道、民族街办事处吸引力相对最大,新华街办事处、荣华街道、吴家山街道等街道流出程度相对最大。(4)从区域间流动性来看,武汉市整体呈现从主城区以内向主城区边缘偏向的趋势。在行政区层面,武昌区洪山区、江汉区江岸区、江汉区硚口区的相互流动最为频繁;洪山区与江夏区间的流动最不均衡,出行流动均偏向江夏区。在街道层面,关山街道东湖开发区关东街办事处相互流动最为频繁,吴家山街道与慈惠街道间的相互流动最不均衡,出行流动均偏向慈惠街道。

关键词：出租车数据居民出行特征多时间粒度多空间尺度多指标动态性研究

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