基于地理流空间的巡游车与网约车人群出行模式研究

城市出租汽车是居民出行的重要方式之一，地理流空间理论为发掘人群出行特征，优化车辆运营效率提供了新视角。本文利用厦门市出租汽车轨迹数据，采用地理流空间分析理论，对人群出行的整体随机性质进行了分析，基于流相似性度量识别并分析了丛集、汇聚、发散和社区4种典型模式及混合模式的空间分布特征，对比了基于巡游车和网约车2种车辆的人群出行模式。结果表明流空间理论能够系统性发现人群出行典型模式及混合模式，主要体现在：(1)基于2类车辆的人群出行流在空间中呈现出显著的非随机特征；(2)巡游车和网约车的典型模式在空间分布上有明显差别，网约车的有关模式分布范围更广，在厦门岛外各区中心及岛内东部软件园等区域附近较为突出，且网约车由于其订单由用户需求驱动，更容易发现潜在的高出行需求区域，同时出行结构更容易形成社区模式，而巡游车主要分布在传统岛内知名城市地标附近；(3)同一区域内巡游车和网约车出行混合模式普遍存在，约占典型模式的四分之一左右，而且不同类型车辆的主要混合模式存在差异，综合考虑混合模式能够提高城市公共设施规划的精确性和科学性。本文结果可以为车辆调度优化和城市交通规划提供支持，也表明地理流空间理论能够更有...     

网约车数据挖掘的全流程方法研究

网约车数据挖掘对居民出行时空特征、智慧交通和人口流动等研究有着重要意义.由于网约车数据体量大,分析挖掘中存在数据处理复杂、交互困难、需要的软硬件条件高和技术实现难度大等问题,本文集成数据处理、数据存储、时空分析和可视化等多种技术手段,构建了一套适用于中小规模网约车数据挖掘的全流程解决方案:针对3个月的网约车数据,通过数...     

CLAB模型：一种乘客出租出行需求短时预测的深度学习模型

乘客出行需求预测是智能交通系统的组成部分,准确的出行需求预测,对于车辆调度具有重要的意义;然而现有的预测方法无法准确的挖掘其潜在的时空相关性,且大都忽略历史流入量对出行需求的影响。为了进一步挖掘时空大数据中的时空特性及提升模型预测乘客出行需求的精度,本文提出了一种乘客出租出行需求短时预测CLAB(Conv-LSTM Attention BiLSTM)模型。CLAB模型设置了3个模块分别为基于注意力机制的Conv-LSTM模块和2个BiLSTM模块,基于注意力机制的Conv-LSTM模块提取临近时刻乘客出行需求量中的空间特征和短时时间特征,其中注意力机制能自动分配不同的权重来判别不同时间的需求量序列重要性;为了探索长期时间特征,用2个BiLSTM模块来提取历史流入量序列时间特征和日乘客需求量序列的时间特征。采用厦门岛的网约车和巡游车的订单数据进行实验,结果表明：(1) CLAB模型更适用于使用30 min历史数据预测未来5 min短时乘客出行需求;(2)与基准预测模型相比,CLAB模型的整体的效果误差更低,具有更好的预测效果,CLAB模型比CNN-LSTM、LSTM、BiLSTM、CNN...     

基于共享单车数据的城市短途出行时空模式分析

共享单车的爆发式增长给城市规划管理和交通运行带来较大挑战,如何定量解译城市内共享单车的出行时空规律和空置率情况是单车科学调度的迫切需求.基于北斗平台提供的北京市共享单车数据,辅以POI数据,采用空间统计方法提取不同区域内共享单车的时空特征、挖掘单车与城市功能区间的关系,并提出共享单车空置率模型,从而揭示城市中共享单车用户短途出行的时空规律与多区域、多时段单车空置率情况.研究发现:工作日呈现规律性的早晚骑行高峰,出行具有明显的潮汐现象,且热点区域相比休息日更为集中;空置率随用户出行时序变化,以北京市东单区域为例,定量结果显示交通枢纽在早晚出行高峰单车使用率较高空置率较低,从而反映用车需求.本文研究结论可为单车管理调度、辅助城市规划提供参考.     

基于腾讯迁徙数据的中国城市群国庆长假城际出行模式与网络特征

城际出行具有时间依赖性,不同时间约束与特定时期的城际出行具有相异性,反映的出行模式与表达的地理空间联系规律具有差异性。迁徙大数据记录的人口移动实时记录为开展基于时间依赖的城际出行网络提供了可能。本文以全国 19个城市群为研究区域,利用腾讯平台提供的居民城际出行数据,对国庆长假期间（2016年10月1—7日）中国城市群城际出行时段变化特征、城际出行模式及其网络结构进行了研究。结果表明：① 黄金周城际出行具有明显的基于出行期、返程期和旅途期的时段变化规律;② 国庆长假期间的中国城市群城际出行分别形成了轴辐式、多中心与单中心3种城际出行模式; ③ 出行期、返程期的城际出行具有类似于春运人口流动的时空对称规律,城市群城际出行呈现出以主要城市群整体、城市群核心城市与邻近外围城市间的中短距离流动的长假出行特征,中西部城市群城际出行具有典型的“潮汐式”流动特征;④ 基于腾讯人口迁徙大数据,通过对黄金周期间出行期、返程期与旅途期的科学划分,较好地实现了国庆长假城际出行特征与模式的挖掘,同时也为长假城际交通管理与道路资源优化调配方案的制定提供支撑。     

基于多源地理大数据与机器学习的地铁乘客出行目的识别方法

探索地铁乘客出行目的识别方法,有助于突破智能卡数据（Smart Card Data,SCD）在具体应用场景中的局限性,提升SCD在交通出行研究、交通发展规划等领域的应用价值。本文融合多源地理大数据,基于城市交通与土地利用时空间互动理论,以北京市居民地铁出行为例,在交通出行调查数据中提取5565个地铁出行样本及其对应的出行目的和出行特征相关变量。基于兴趣点（Point of Interest,POI）数据得到各样本起止站点的土地利用特征相关变量,形成包含每次地铁出行的出行目的、出行特征、土地利用特征的地铁出行数据集。使用基于随机森林（Random Forest,RF）算法对地铁出行数据集进行训练完成的分类器对SCD记录的每一次地铁出行进行分类,获得该次出行的出行目的及其不同目的地铁出行时空间分布规律。研究结果表明,本识别方法可有效预测地铁乘客的出行目的,其中,“上班”、“回家”2类出行目的的预测准确率均超过90%;纳入土地利用特征相关变量可显著提升RF分类器预测准确率,印证了城市交通与土地利用的时空间互动理论。鉴于当前SCD的可获取性逐渐提高,该项技术在居民地铁出行监测与预测、地铁线网布局和地铁周边土地利用规划等实践方面,具有很强的推广性,有助于更全面地认知大城市居民的地铁出行行为。     

基于交通出行链的就医活动识别理论框架与方法体系

交通是人们实现出行目的的重要工具和载体,也是研究城市居民出行目的的重要手段。本文试图采用交通出行数据来识别就医活动目的的行程,以深化交通大数据研究的应用领域。在合并交通出行链的基础上,构建了就医活动识别的理论框架和方法体系,提出6大准则：邻近性准则、出行链闭合准则、单一出行目的准则、时间耦合性准则、路径偶发准则。以北京市为例,基于公交车刷卡和出租车GPS数据,明确就医出行的关键参数与阈值,最终甄别出以就医为目的的交通出行链,并对识别结果进行分析与验证。基于交通出行链的就医活动识别研究可以弥补传统研究中病例数据和问卷数据样本量小和难获取的不足,为就医活动研究提供了新的方法体系,也为基于其他交通出行目的识别研究提供理论和方法借鉴。     

居民出行视角下的北京市双枢纽机场可达性研究

相较于传统的网络分析,利用在线地图API可以更加准确地获取实时出行时间数据。本文基于高德地图API,在居民出行视角下解析北京首都国际机场（“PEK”,简称“首都机场”）和北京大兴国际机场（“PKX”,简称“大兴机场”）在驾车和公共交通2种出行模式下的可达性空间格局,尝试对双枢纽机场可达性以及城市的“民航+城市交通”一体化发展提出建议。结果表明：(1)大兴机场的投用使北京市民航服务在空间分布上趋于“南北均衡”,两机场分别在驾车出行0.5 h和公共交通出行1 h的覆盖范围形成互补,有效提升了城市内部腹地的覆盖;(2)在以北京为起止点的出行视角下,驾车出行的1 h覆盖范围开始出现重叠;而公共交通出行模式的1.5 h范围呈现重叠;(3)驾车出行模式下的机场可达性高于公共交通出行模式,且在公共交通出行模式下,北京市两机场1 h服务面积和人口数量均有待提高,亟需打造“1 h公共交通服务圈”;(4)在以北京为中转点的视角下,首都机场到各火车站的可达性高于大兴机场;未来应重点提升大兴机场-城市交通枢纽的可达性,以提升城市内部中转能力。本研究有助于为双枢纽机场城市的“民航+城市交通”一体化发展提供科学依...     

基于大规模手机位置数据的城市潜在自行车出行需求评估

潜在自行车出行是指可能会使用自行车作为交通工具的出行,评估潜在自行车出行需求能够帮助指导城市自行车资源配置方案的优化。大规模手机位置数据蕴含丰富的人群移动信息,而且具有大样本、低成本的特点,能够用于评估城市潜在自行车出行需求。本文结合自行车出行的时间和距离特征,提出一种基于大规模手机位置数据的潜在自行车出行需求评估方法。该方法以单次出行为分析单元,从手机用户的轨迹中提取出具有短距离出行特征和公共交通接驳出行特征的移动轨迹段,并根据该移动轨迹段评估潜在自行车出行需求。基于该方法,利用上海市大规模手机位置数据评估上海市潜在自行车出行需求并分析其时空分布特征,发现在空间上,潜在自行车短距离出行需求主要分布在城市中心和郊区的商业中心,而公共交通接驳的自行车需求主要分布在郊区。在时间上,上午,自行车出行需求从非中心城区向中心城区聚拢;晚上,上海市自行车出行骑车与停车需求从中心城区向非中心城区扩散。     

基于时空多图卷积网络的网约车乘客需求预测

随着智能手机的普及,网约车成为常用的出行替代方式。网约车运营平台因此成为智能交通系统的主要组成部分,在满足公众出行需求中发挥重要作用。乘客需求预测是网约车系统需要解决的核心问题,现有文献中提出的模型忽略了长期时间相关性及多种空间相关性,本文针对现有研究成果存在的局限性,在充分考虑网约车乘客出行需求时空相关独特性的基础上,提出一种融合全局特征的时空多图卷积网络(Spatio-Temporal Multi-Graph Convolutional Network Fused With Global Features,GST-MGCN)模型。该模型遵循临近性、周期性和趋势性(Closeness, Period and Trend,CPT)范式,利用时序信息拟合时间依赖关系;通过识别多种空间语义相关性构建对应的关系图结构、建立多图卷积模型;模型中的全局特征融合模块,使用门控融合和总和融合方法分别捕捉乘客需求的突变和渐变。以海口市数据集为样本的实验结果表明,本文提出的GSTMGCN模型MAE、RMSE和MAPE指标的值分别是2.269、3.917、21.447,优于其他同类主流模型。本研究证明提出...     

天气因素对武汉市出租车出行活动的影响

天气状况作为人们生活环境的组成要素之一,对居民日常出行可产生显著的影响,具体可表征为特定空间位置和用地类型范围内出行活动的需求量以及道路交通路线选择的变化。高效、智能化的交通应急管理和城市规划建设亟需理解天气因素影响交通出行时空分布的基本规律。本文选取武汉市作为典型研究区域,基于出租车、气象和空气质量等数据,对不同天气下的居民出行模式和司机路径选择模式进行时空分析,并解释2类模式产生变化的原因和机制。结果表明：① 从时间上看,工作日的出租车需求量更容易受到天气变化的影响,其中降雨、气温的升高和风速的增强会显著降低居民对出租车的需求;② 从全市域空间尺度上看,降雨使得居民对出租车的需求量在工作日时段减少,而在周末时段增加,其中降雨主要刺激短距离出租车出行需求而抑制中长距离出行需求;③ 从城郊区空间尺度上看,雨天时段主城区内部的中距离流量减少,郊区内部的短距离流量增加,往返于主城区和郊区的中长距离流量在工作日减少、在周末增加;④ 从功能区空间尺度上看,下雨使得行政办公用地的出租车需求量减少,商业金融用地的出租车需求量在工作日减少、在周末增加,工业用地的出租车需求量在工作日增加、在周末减少;⑤ 从行驶路径上看,出租车司机在晴天时偏好根据距离来判断最佳路线,而在雨天倾向于改变原先路线选择策略,将距离和车速共同作为最佳路线的指标,选择用时最少的最佳路线。本文研究成果可帮助城市和交通管理部门更加深入地理解城市居民出行规律及其时空分布特征。     

Accessibility Comparison and Spatial Differentiation of Xi'an Scenic Spots with Different Modes Based on Baidu Real-time Travel

A study of the accessibility of a city's scenic spots via different travel modes can contribute to optimization of tourism-related transportation while improving tourists' travel-related satisfaction levels and advancing tourism. We systematically analyzed the accessibility of 56 scenic spots in Xi'an City, China, via car and public transport travel modes using the real-time travel function of the Baidu Maps API(Application Programming Interface) along with spatial analysis methods and the modal accessibility gap index of scenic spots. We obtained the following results. First, maximum and minimum travel times using public transport exceeded those using cars. Moreover, the accessibility of scenic spots via cars and public transport presented a circular spatial pattern of increasing travel time from the center to the periphery. Contrasting with travel by public transport, car travel showed a clear time-space compression effect. Second, accessibility of the scenic spots via cars and public transport showed some spatial heterogeneity, with no clear advantages of car accessibility in the central urban area. However, advantages of car accessibility were increasingly evident moving from the center to the periphery. Third, whereas the correlation of the modal accessibility gap index of scenic spots in Xi'an with global space was significantly positive, local spatial interdependence was only evident in some inner city areas and in marginal areas. Moreover, spatial heterogeneity was evident in two regions but was insignificant in other areas, indicating that the spatial interdependence of the modal accessibility gap index in most scenic spots was not apparent in terms of the overall effect of public transport routes, road networks, and the distribution of scenic spots. The improvement of public transport coverage in marginal areas and the optimization of public transport routes in central urban areas are essential tasks for improving travel using public transport in the future.     

Travel Behaviours of Sharing Bicycles in the Central Urban Area Based on Geographically Weighted Regression: The Case of Guangzhou,China

Mobile information and communication technologies(MICTs) have fully penetrated everyday life in smart societies;this has greatly compressed time, space, and distance, and consequently, reshaped residents’ travel behaviour patterns. As a new mode of shared mobility, the sharing bicycle offers a variety of options for the daily travel of urban residents. Extant studies have mainly examined the travel characteristics and influencing factors of public bicycles with piles, while the travel patterns for sharing bicycles and their driving mechanisms have been largely ignored. Using one week’s travel data for Mobike, this study investigated the spatial and temporal distribution patterns of sharing bicycle travel behaviours in the central urban area of Guangzhou, China;furthermore, it identified the influences of built environment density factors on sharing bicycle travel behaviours based on the geographically weighted regression method. Obvious morning and evening peaks were observed in the sharing bicycle travel patterns for both weekdays and weekends. The old urban area, which had a high degree of mixed function, dense road networks, and cycling-friendly built environments, was the main travel area that attracted sharing bicycles on both weekdays and weekends. Furthermore, factors including the point of interest(POI) for the density of public transport stations, the functional mixing degree, and the density of residential POIs significantly affected residents’ travel behaviours. These findings could enrich discourse regarding shared mobility with a Chinese case characterised by rapidly developing MICTs and also provide references to local authorities for improving slow traffic environments.     

接驳地铁站的共享单车源汇时空特征及其影响因素

共享单车是解决"最后一公里"出行的有效方法,然而,人们在利用其进行接驳地铁时,常出现无车可用或车辆淤积的现象.因此,探究用于接驳地铁的共享单车的源汇时空分布特征及其影响因素对实现其供需平衡有一定意义,单车运营公司可据此进行更及时、合理的调度.为了解不同区域的共享单车在接驳地铁时使用模式的差异,本文基于不同时间段的客流特...     

面向机动车出行OD监测的目标路段选择算法

机动车在感兴趣区域（例如景点或小区）之间的出行起始和结束（Origin-Destination,OD）信息反映了居民使用机动车出行的活动需求分布,是建立城市智能交通系统中交通需求分析与管理的基础信息之一。数量充足的监测设备能够收集的机动车出行信息更为精细,最终构建的OD信息可用性更强。然而在实际应用中,设备数量往往因为预算情况而存在限制。在设备数量有限的情况下,分析如何选择监测路段来实现OD信息可用性的最大化具有重要应用价值。考虑到感兴趣区域的空间精细程度直接影响监测设备的需求,首先采用层次聚类思想调整感兴趣区域的空间精细程度;然后,根据道路交叉口车流量守恒原则,探测冗余监测路段来进一步降低对监测设备的需求。本研究基于上述2步操作来实现给定数量设备监测能力的最大化。该算法以摄像头为例,在深圳市大鹏半岛区域进行了实验。结果显示,该算法能够支持在不同摄像头数量限制的情况下制定监测路段的选择方案,表明了算法的有效性。     

基于刷卡数据的公共汽车客流网络复杂性日内变化研究

大城市公共交通是一个典型的复杂巨系统,采用复杂网络方法分析大城市公共交通网络系统对于城市交通发展具有重要意义。已有大量的研究采用复杂网络理论进行了公共交通线路网络分析,也有研究基于刷卡数据分析了公共交通客流网络的复杂特征,但少有研究探讨客流网络复杂性日内变化特征。鉴于此,本文基于北京市公共汽车刷卡数据识别的不同时间段客流双向邻接矩阵,通过复杂网络指标对比分析公共汽车客流网络的日内变化特征。结果表明：① 各个时间段公共汽车客流分布遵循距离衰减规律,5 km以下的短距离出行约占总出行量的一半左右;② 度中心性和加权度中心性的空间格局在不同时间段整体呈现出明显的核心-边缘特征,但随时间有一定程度的变化,加权度中心性排名前10的节点存在较大变化;③ 累积度分布和累积加权度分布服从指数分布,属于小世界网络。本文还进一步讨论了基于大数据的动态复杂网络研究对城市交通规划建设的启示意义。     

接驳地铁站的共享单车时空均衡性分析与吸引区域优化

共享单车是接驳地铁出行的最有效选择之一,但共享单车的时空分布不均问题对使用者和管理者造成了很大的不便,尤其是早高峰期间出现这种问题更会大大降低2个交通系统的运行效率。因此,研究用于接驳地铁出行的共享单车的时空均衡性特点对提升早高峰期间的通勤效率有一定意义。为了了解接驳地铁骑行的时空均衡性特点,本文以厦门市作为实验区,将厦门市早高峰期间接驳地铁站的骑行作为主要研究对象,基于出行OD提出了新的地铁站吸引区域建立方法,基于出行特点提出了考虑地铁站点的单车聚类方法。本文还从潮汐比统计角度和吸引区域角度对各个地铁站的早高峰整体出行均衡性做了分析,从时空角度对早高峰中不同时段的地铁站接驳骑行的时空均衡性做了分析,通过分析得出了3种角度下各个地铁站点均衡性的相似点与不同点,结果表明：(1)根据潮汐比特点,地铁站对骑行的接驳职能可划分为4类,分别为起始型,均衡型,到达型和不适合接驳地铁出行型,反映了各地铁站点的总体接驳特征;(2)地铁站对接驳骑行的吸引区域与潮汐比特点有所差别,其主要影响因素为地铁站点的地理位置及周边土地利用类型;(3)对于时空均衡性分析结果而言,潮汐比对时空均衡性层面没有显著影响,其...     

广西海洋旅游地学资源特色及开发建议

广西旅游地学资源丰富,在区位、成景条件,景观种类数量、质量、旅游业的形势、开发程度、客源市场、旅游产品、研究水平等特色明显;如何变资源为效益,必须从发展方向与总体目标,重点区建设模式、开放力度、设施配套及环境保护等方面认真研究,合理开发。     

Private Car Travel Characteristics and Influencing Factors in Chinese Cities ——A Case Study of Guangzhou in Guangdong, China

Taking Guangzhou as a case, this paper adopted a questionnaire survey to gather first-hand data and analyzed the characteristics and influencing factors of private car travel in Chinese cities. As the research indicated, trip purposes of private car travel are mainly commute and business affairs with a more flexible trip in the urban core area. And trip intensities are concentrated in a certain extent, with trip frequency being lower in the urban core area than the peripheral area. In addition, the trip time has two significant peaks occurring in the morning and afternoon, and one trough in the midday. And trip spatial distribution is mainly within commute with both residence and employment in urban area and inward commute with residence in suburban area while employment in urban area. Both kinds of commutes direct to the urban area. The study also shows that the characteristics of private car travel are principally influenced by two aspects: travelers’ attributes and urban characteristics. The main travelers’ social and economic attributes influenced it include the gender, education attainment, age, driving experience and per capita monthly household income. The urban characteristics influenced it mainly cover the land use pattern, public traffic facilities and spatial attributes of residential environment.