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多源时空大数据驱动的城市最短路优化问题研究

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多源时空大数据驱动的城市最短路优化问题研究

作者：周建栋北京化工大学

学位级别：硕士

交通出行是人类日常活动的重要组成部分。高效的交通运输对于社会生产运作是至关重要的。现有的交通大数据主要是通过各种各样的交通设施(包括闭路电视、地感线圈、GPS全球定位系统、微波传感器、视频监视器等)采集得到的。此外在大数... 详细信息

交通出行是人类日常活动的重要组成部分。高效的交通运输对于社会生产运作是至关重要的。现有的交通大数据主要是通过各种各样的交通设施(包括闭路电视、地感线圈、GPS全球定位系统、微波传感器、视频监视器等)采集得到的。此外在大数据时代,人们通过社交网络(如Twitter,Facebook,微信,新浪微博等)不断推送和转发的交通相关的数据却在交通优化中没有被充分挖掘和利用。充分挖掘和分析现有交通路网运行系统中的结构化、半结构化以及非结构化数据进行路径规划和相关决策,已成为在可接受成本范围内实现智慧交通最有效的途径。本文针对多源时空交通大数据驱动的城市最短路问题的建模、求解及分析问题进行研究。首先提出“大数据-粒计算-决策优化”的大数据价值挖掘与决策优化的研究框架,通过基于多源时空交通大数据中的社交网络数据进行城市导航优化决策,并设计相关实证算例详细阐述了提出的研究框架的有效性。另外,本文通过充分考虑大数据时代交通优化建模与决策问题的一般性和特殊性,特别是针对交通路网状态的动态变化特性,提出交通路网自适应滚动最短路问题。本文基于交通路网地感线圈动态数据对该问题进行建模和分析,并提出自适应滚动迪杰斯特拉算法对该问题进行求解。本文还结合算例分析对算法的步骤和优化性能进行了详细阐述。研究内容具体包括:1、“大数据-粒计算-决策优化”研究框架及其应用。为了对大数据驱动的决策优化问题的建模和求解提供一般解决方案,提出“大数据-粒计算-决策优化”的研究框架。通过社交网络分析挖掘方法,将高精度细粒度的复杂微博文本数据转化为低精度粗粒度的能够被用于决策的结构化信息粒(例如概率分布函数信息粒)。结合交通导航路径优化的可靠性和可行性要求构建了城市鲁棒路径优化决策模型。并通过真实北京市地图数据的实证研究,证明所提出的“大数据-粒计算-决策优化”研究框架和鲁棒路径优化模型可有效提升交通导航系统的性能。2、交通大数据驱动的自适应滚动最短路优化建模研究。针对大数据时代交通路网的动态变化特性,将交通路网定义为动态路网。提出基于路网动态速度分布数据的自适应滚动最短路优化方法,用于求解给定需求OD下的自适应最优路径走行策略。研究结合实际路网时空数据展开的算例分析部分对算法的步骤和优化性能进行了详细阐述。算例分析结果表明本文提出的自适应滚动最短路优化方法在相比于短距离OD需求方案,在优化求解长距离OD需求的自适应最优走行策略时具有更高的最优性,可帮助旅行者显著减少总旅行时间和总走行距离。本研究内容和思路可扩展和应用于多种类型的交通管理问题的调度和优化(如车辆路径问题等)。

关键词：多源时空大数据粒计算最短路问题鲁棒优化社交网络

基于多源时空大数据的城市规划研究——以杭州市下城区为例

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地理信息世界 2020年第3期27卷 25-30页

作者：丁延勇谢语秋叶梦杭州市规划和自然资源调查监测中心(杭州市地理信息中心) 浙江杭州310000

多源时空大数据的应用,为城市规划、城市问题的分析和解决提供了新的思路、手段。以杭州市下城区为例,首先利用兴趣点数据进行城市功能区识别,在城市功能区基础上采集手机信令数据与互联网房价数据,进行不同功能区的职住人口、房价水平... 详细信息

多源时空大数据的应用,为城市规划、城市问题的分析和解决提供了新的思路、手段。以杭州市下城区为例,首先利用兴趣点数据进行城市功能区识别,在城市功能区基础上采集手机信令数据与互联网房价数据,进行不同功能区的职住人口、房价水平和人口密度等城市特征的挖掘与分析,以期探索多源时空大数据在城市功能识别和特征挖掘方面的应用和方法,为城市规划提供新的思路。研究结果表明,杭州市下城区可以分为居住、商业、办公和混合4种功能区类型,且呈现明显的空间聚集特征。其中,商业区的职住比、平均房价水平和人口密度明显高于其他功能区,办公区其次,居住区最低,而混合区则位于中位数水平。研究结果可以为下城区规划调整、功能区布置和设施布局等方面提供政策依据和建议。

关键词：城市规划多源时空大数据手机信令城市功能区城市特征

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基于时空大数据的北京城市商圈功能特征研究

北京联合大学学报 2023年第6期37卷 53-61页

作者：牛悦颜彭霞北京联合大学应用文理学院北京100191 北京联合大学旅游学院北京100101

基于多源时空大数据,对北京城市商圈进行识别,并分析其业态和服务功能。首先利用POI、手机信令及路网数据,确定了北京市六环内的186个商圈;其次,通过对商业相关POI进行K-means聚类,将商圈分为购物休闲型、娱乐休闲型、景点观光型、教育... 详细信息

基于多源时空大数据,对北京城市商圈进行识别,并分析其业态和服务功能。首先利用POI、手机信令及路网数据,确定了北京市六环内的186个商圈;其次,通过对商业相关POI进行K-means聚类,将商圈分为购物休闲型、娱乐休闲型、景点观光型、教育培训型和生活服务型5类;最后,基于手机信令数据提取商圈动态客流量,分析得出商圈服务功能分为均匀型、夜间型和早晚型3类。研究发现:1)北京城市商圈业态功能各异,购物休闲型商圈以高端和时尚为主导,集中在东部;娱乐休闲型商圈集多功能于一体且交通便利;景点观光型商圈以历史文化景点为主;教育培训型商圈分散在大型居住区或办公区附近;生活服务型商圈则集聚较多的餐饮和生活服务业态。2)在服务功能方面,均匀型商圈客流量稳定,多位于工作地和大学城附近;夜间型商圈位于东部及大型居民区附近,19点为客流量高峰;早晚型商圈则位于城市外围,具有与工作通勤相似的双峰形态。这些研究结果为推动北京城市高质量发展、打造国际消费中心城市提供参考依据。

关键词：商圈 POI 客流多源时空大数据

城市活力恢复及其影响因子——突发性公共卫生事件情景下的探索

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城市规划 2020年第9期44卷 22-27页

作者：马琦伟阚长城宫兆亚党安荣清华大学建筑学院北京大学未来城市实验室(深圳) 深圳市北京大学规划设计研究中心有限公司百度时代网络技术(北京)有限公司英国伯明翰大学地理、地球和环境科学学院清华大学空间信息技术在文化遗产保护中的应用研究国家文物局重点科研基地清华人居环境信息实验室

针对新型冠状病毒肺炎疫情这一突发性公共卫生事件对我国城市经济社会秩序的重大影响,量化评估城市的活力恢复状况及其影响因素,为各级政府制定和部署更具针对性的恢复政策提供支撑。具体而言,本文整合多源时空大数据,量化分析各城市活... 详细信息

针对新型冠状病毒肺炎疫情这一突发性公共卫生事件对我国城市经济社会秩序的重大影响,量化评估城市的活力恢复状况及其影响因素,为各级政府制定和部署更具针对性的恢复政策提供支撑。具体而言,本文整合多源时空大数据,量化分析各城市活力恢复的动态特征,总结城市活力恢复模式,并探讨了各类模式的空间分布特征。然后,借助统计方法,系统分析了不同影响因子对于形成不同恢复模式的影响。本文研究发现:根据活力恢复轨迹的不同,我国城市可分为6种恢复模式,不同恢复模式具有不同的空间分布特征,其中多个国家中心城市的活力恢复水平仍有待进一步提高。区域中心性、政府管制强度和外部输入风险对城市的活力恢复具有显著的影响,而医疗服务能力的直接影响相对不突出。根据上述结论,文章为后续城市恢复生产和生活提供了具体的政策建议。

关键词：突发性公共卫生事件多源时空大数据城市活力恢复多变量逻辑斯蒂回归

基于CA模型的城镇开发边界划定技术研究——以衡阳市衡南县为例

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