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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

3 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 工学
- 1 篇 建筑学
- 1 篇 测绘科学与技术
- 1 篇 地质资源与地质工...
- 1 篇 交通运输工程
- 1 篇 城乡规划学
- 1 篇 公安技术
1 篇 理学
- 1 篇 地理学
1 篇 管理学
- 1 篇 公共管理

主题

3 篇 出租车od数据
1 篇 城市功能区
1 篇 时空模式
1 篇 谱聚类
1 篇 居民出行特征
1 篇 可视分析系统
1 篇 矩阵分解
1 篇 交通管理
1 篇 重庆市中心城区
1 篇 环形像素图
1 篇 poi数据

机构

1 篇 重庆交通大学
1 篇 浙江工业大学
1 篇 北京建筑大学

作者

1 篇 呼燕茹
1 篇 郑春益
1 篇 梁荣华
1 篇 蒋莉
1 篇 龙腾
1 篇 姜晓睿

语言

3 篇 中文

检索条件"主题词=出租车OD数据"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

顾及语义的出租车od数据聚类及居民出行特征分析 ——以重庆市中心城区为例

顾及语义的出租车OD数据聚类及居民出行特征分析 ——以重庆市中...

引用

作者：龙腾重庆交通大学

学位级别：硕士

在城市化进程中,城市具有城市交通资源浪费、公共交通规划混乱、城市交通效率较慢等问题,导致居民日益增长的出行需求与现有城市交通网络之间不平衡的问题,供需失衡使得城市居民出行质量降低,该问题存在于城市居民每天的生产生活之中,... 详细信息

在城市化进程中,城市具有城市交通资源浪费、公共交通规划混乱、城市交通效率较慢等问题,导致居民日益增长的出行需求与现有城市交通网络之间不平衡的问题,供需失衡使得城市居民出行质量降低,该问题存在于城市居民每天的生产生活之中,伴随着时空大数据技术的飞速发展,对重庆市中心城区居民出行特征、居民出行热点区域识别、居民出行流动性等科学问题进行探讨可以有效提高城市系统的运转效率和城市居民的生活质量。本文基于重庆市中心城区2019年1月份出租车轨迹数据,运用GIS技术、谱聚类等方法分析居民出行时空语义特征、识别居民出行热点区域、探究居民出行流动性,主要结论如下:(1)处理重庆市中心城区出租车轨迹数据,统计居民出行时空语义特征。(1)重庆市中心城区居民出行日均为50.36万人次,节假日日均出行量为51.57万人次,休息日日均出行量为51.27万人,工作日日均为48.24万人次;周一到周五工作日呈现缓慢波动上升趋势,休息日出行量较高,其中周六最高,节后工作日出行量大幅度下跌;居民出行量从22点到次日凌晨4点逐渐减少并达到最低点,4点到9点出行需求逐渐增加,居民出行量呈现波动趋势,在22点到0点达到峰值,居民出行量均在4点和15点出现波谷。(2)巴南区、渝北区和北碚区的居民出行总体变化差异较小,其他区域均呈现休息日对外出行占比最为突出,其中巴南区和北碚区以内部出行为主;3个时期渝北区的居民内部出行量均最多,且大幅度领先其他区域;江北区和渝北区、九龙坡区和南岸区居民出行联系密切,具有互补效应,节假日江北区区域间流量最高,居民流入流出均来自于渝北区、南岸区和渝中区。(3)重庆市中心城区居民出行整体上表现为流出型、流入型、均衡型,工作日、休息日、节假日的居民出行在10种语义类别中基本以渝北区最多。(2)基于谱聚类对居民出行热点区域进行聚类分析,分别识别工作日、休息日、节假日的居民出行热点区域。(1)重庆市中心城区的居民出行热点区域有4种聚集类型:多极核组团、放射扩散型、带状聚集型、单极聚集型。(2)节假日、工作日和休息日三个时段的居民出行热点区域主要分布于渝北区、渝中区、沙坪坝区、江北区、南岸区,以对外大型交通枢纽、公共交通换乘枢纽、住宅小区和医疗机构等人口聚集区域和商业中心为居民出行热点区域。(3)节假日居民出行上车热点区域偏向于休闲娱乐、住宅小区、餐饮、宾馆酒店类别,下车热点区域偏向于休闲娱乐、住宅小区、餐饮、宾馆酒店、旅游景点类别;工作日居民出行上车热点区域偏向于公司企业、住宅小区、生活服务、餐饮类别,下车热点区域偏向于公司企业、医疗机构、住宅小区、餐饮类别;休息日居民出行上车热点区域偏向于休闲娱乐、公司企业、医疗机构、住宅小区、旅游景点、生活服务、餐饮类别,下车热点区域偏向于公司企业、餐饮、购物、宾馆酒店类别。(3)从区级行政区划尺度和景观生态学中的“源-汇”区微观尺度两个角度结合工作日、休息日、节假日的居民出租车轨迹数据分别计算区域间联系度、流动强度、流动趋势指数、交通吸引力指数。(1)各区域间的联系度和流动强度在工作日、休息日和节假日基本保持稳定,在休息日来往最为频繁,节假日联系度略高于工作日;巴南区和大渡口区具有较强的流动趋势,基本流向于江北区和渝北区,其余区域居民流动趋势呈现高度均衡状态。(2)工作日、休息日、节假日全天的交通吸引力基本以两江四岸核心区域为中心形成一个交通均衡区域并且周围较为零散的分布着高吸引力区域和低吸引力区域;工作日早高峰的高吸引力区域数量最多,休息日产生交通吸引力区域在21-23点时间段里达到顶峰,空间分布较为零散,节假日高吸引力区域较为集中分布的地区有3类:大型交通枢纽、旅游景点、大型人口聚集区域,受到节假日出行不确定性和随机性影响,与工作日和休息日交通吸引力区域空间分布上差异较为显著。

关键词：居民出行特征谱聚类出租车od数据重庆市中心城区

来源：评论

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大规模出租车od数据可视分析

大规模出租车OD数据可视分析

引用

第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议

作者：姜晓睿郑春益蒋莉梁荣华浙江工业大学信息工程学院杭州 310023 浙江工业大学计算机科学与技术学院杭州 310023

在现代化城市中,出租车od(Origin-Destination)数据是一类非常有用的交通大数据,其中蕴含着丰富的时空信息.研究出租车od的时空模式,有助于交通管理部门按需调配车辆,也能帮助出租车司机获得更高收益.本文设计了一个出租车od大数据可视... 详细信息

在现代化城市中,出租车od(Origin-Destination)数据是一类非常有用的交通大数据,其中蕴含着丰富的时空信息.研究出租车od的时空模式,有助于交通管理部门按需调配车辆,也能帮助出租车司机获得更高收益.本文设计了一个出租车od大数据可视分析系统来挖掘潜在的出租车od时空模式.该系统首先利用od分布全局概览从空间上确定需要进一步挖掘的区域;然后利用系统提供的套索或者矩形选择工具选择待分析区域,由所设计的环形像素图对该区域的od时空模式进行可视化编码;通过多可视化组件协同交互,从不同维度分析出租车od数据的潜在时空模式.所设计的出租车od可视分析系统用于杭州出租车GPS真实数据,收到了良好的效果.

关键词：交通管理出租车od数据时空模式可视分析系统环形像素图

来源：评论

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面向城市功能区识别的矩阵分解融合模型

面向城市功能区识别的矩阵分解融合模型

引用

作者：呼燕茹北京建筑大学

学位级别：硕士

城市功能区识别对城市规划和可持续发展意义重大,其准确性在很大程度上取决于数据背后所隐含的信息。目前许多方法和途径都是通过土地利用数据、POI数据、社会媒体数据等来识别。但是城市功能区的形成是各种活动相互关联的过程,仅用单... 详细信息

城市功能区识别对城市规划和可持续发展意义重大,其准确性在很大程度上取决于数据背后所隐含的信息。目前许多方法和途径都是通过土地利用数据、POI数据、社会媒体数据等来识别。但是城市功能区的形成是各种活动相互关联的过程,仅用单一的数据来识别精度较低。因此,数据融合成为提高识别精度的一种有效的手段。然而,传统的融合方法忽略了多个数据源之间存在共享语义,未考虑数据之间的相似性。故精确识别城市功能区仍然具有较大的挑战性。针对上述问题,选择北京市五环以内的区域作为本文为研究区,以数据融合为研究方法,提出一种顾及数据之间相互关联的数据融合模型——基于上下文耦合矩阵分解模型,用于城市功能区的识别。研究结果可以为超大型城市规划提供精准的城市功能区数据基础。本文主要研究内容如下:（1）提出了基于上下文耦合的矩阵分解融合模型为了能够精确识别城市功能区,本文调研并分析了现有城市功能区识别方法和应用,在此基础上,提出一种基于上下文耦合矩阵分解的数据融合模型。该模型通过挖掘数据之间潜在的互补信息提高城市功能区识别精度。首先,该模型从数据分解中抽取潜在信息,并以矩阵的形式存储。其次,充分考虑数据之间的上下文关系对多个矩阵进行协同耦合分解。最后,面向融合效果好坏的问题,利用梯度下降法计算最优解,实现数据融合。将融合后的数据用于功能区识别,从而提升精度。本研究将矩阵分解的思想应用于识别城市功能区,为城市功能区识别提供了新的思路。（2）构建融合多源数据的城市功能区识别框架城市功能区识别研究对优化城市空间布局具有重要作用。现有的技术方法常常使用多源数据提升识别精度,但忽略了数据之间存在关联性。因此,本文从该角度出发,提出了一个识别城市功能区的融合框架,旨在探究适用于城市功能区的识别分析模型,从而研究出一种识别精度高、实用性强的识别框架。（3）超大城市功能区识别实践与精度分析以北京市五环区域为例进行实例研究,分别利用本文提出的数据融合方法、POI定量识别法以及基于DTW距离的谱聚类法对POI数据和出租车od数据进行城市功能区识别,通过精度评价对上述方法进行对比分析,结果表明,本文所提出方法在总体精度和Kappa系数两个方面均获得较高的识别精度,相较于其他两个方法提升了7%左右,表明了本文提出方法的可行性。

关键词：城市功能区矩阵分解 POI数据出租车od数据

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