融合Markov与多类机器学习模型的个体出行位置预测模型

随着城市化的发展,人们出行的方式逐渐多样化,对人类行为的深入理解以及对个体出行行为的建模预测有助于解释若干复杂的社会经济现象,且在基于位置的服务、交通规划、公共安全等方面具有重要价值.个体出行行为预测建立在深入理解人类活动特性的基础上,而在移动互联网时代,网络空间的上网行为与现实空间的出行行为密不可分.首先基于上网行为...     

基于WiFi和WSN的室内外混合定位研究

充分考虑不同数据源在变化场景下的数据差异性和行人在导航定位服务中的空间认知习惯,提出了一种融合可视地标与不可视地标的行人相对定位方法。利用基于传感器复合证据理论的方法构建目标路径的不可视地标（如磁场变化、WiFi更新等）,检测GoPro Fusion设备获取的全景影像中的视觉显著的可视地标及其与采样点间的相对空间方位属性;根据行人实时获取的传感器数据和地标方位信息分别推估行人在目标路径中可能停留的路段区域;采用贝叶斯概率融合方法融合可视地标与不可视地标数据进行行人定位结果推估。实验结果表明,融合多源数据可以解决单一场景下行人定位精度不足的问题。在传感器特征较少的单一场景下,与基于不可视地标的行人定位方法相比,该方法的精度提升了12.78%。     

轨迹数据的时间采样间隔对停留识别和出行网络构建的影响

个体轨迹数据已经广泛用于人群活动的研究中。在静止的局部空间开展的活动是个体日常生活的基本元素,在轨迹数据中对应停留部分。因此学者常从轨迹数据中识别停留来研究个体活动信息。然而,轨迹数据的时间采样间隔会对停留识别带来影响。针对该问题,首先提出了一个框架,量化不同持续时间长度的活动在不同时间采样间隔的轨迹数据中被识别为停留的概率。其次,考虑到个体出行网络依赖于停留识别结果,基于该框架,研究分析了时间采样间隔对出行网络分析结果的影响。最后,利用该框架分别对深圳市居民出行调查数据和手机轨迹数据进行了分析。研究表明,在面向人群活动的研究和应用中,该框架能支持时间采样间隔的选择决策和面向活动类型的研究结果评价。     

乘车软件应用前后出租车寻客路径偏好分析

本文尝试通过模拟出租车的路径选择探索乘车软件推广对出租车寻客路径偏好造成的影响。基于出租车的历史寻客轨迹,提取起终点对之间的出租车寻客路径集,选取路径的行程距离、历史乘客数目、历史载客行程距离等六个指标,对出租车的寻客路径选择行为进行多项Logit模型建模。通过分析模型的系数大小,得到各因子对出租车寻客路径选择的影响以及出租车在起终点对间寻客的偏好因子;通过统计出租车在各行政区内或跨行政区寻客时以各因子为偏好因子的起终点对数目,得到偏好因子的空间分布差异;此外,通过对比乘车软件推广前后的建模结果,得到出租车寻客路径选择偏好的变化规律。     

房地产管理信息系统特征及开发方案浅析

从房地产管理和业务的角度分析了房地产信息和房地产信息系统的特征及其适用的几种开发方案。     

房产测绘管理系统软件开发中的若干问题

介绍了房产测绘管理系统开发过程中的几个关键的问题。分别对房产测绘管理系统的开发、运行环境、系统功能以及功能实现中的技术问题等进行了分析和探讨。     

轨迹延续性与影像特征相似性结合的城市道路提取

城市道路区域检测是城市土地管理、交通规划等领域的迫切需求,而传统城市道路区域检测多使用轨迹提取、遥感解译、人工采集等单独方式,在自动化程度或提取质量上存在一定的局限性。本文结合GNSS轨迹点与高分遥感影像各自的数据优势,提出一种基于轨迹延续性与影像特征相似性的遥感影像道路区域检测方法。该方法以出租车GNSS轨迹点构建轨迹特征栅格,基于轨迹延续性在平均方向特征栅格中划分路段对象,利用道路对象的光谱特征向轨迹无法覆盖的小区内部进行拓展,以获得提取区域内较为完整的道路信息。试验证明：本文方法可以有效降低道路的同物异谱现象及阴影、树木遮挡的影响,高效地提取高分遥感影像中的道路区域。与传统的遥感影像分类方法相比,具有更高的精度与自动化程度,相较于深度学习模型具有更广的适应性。     

城市海量手机用户停留时空分异分析——以深圳市为例

识别海量手机数据中蕴含的行为模式,是地理学的一个研究热点与难点。目前,较多研究针对手机用户移动特征开展,而对停留及其模式的研究则相对较少;其时空分异规律对理解城市人群动态,甚至优化城市系统至关重要。本文根据人们日常时空约束条件定义了手机用户停留,提出了基于海量手机位置数据的手机用户停留模式的提取方法,以深圳市约790万个匿名手机用户一天的海量手机位置数据为例,识别出了覆盖约98%用户的典型停留模式,并结合该城市土地利用的空间分布与分异特征,剖析不同停留模式的手机用户空间分异特征和城市不同区域停留次数的时段分异特征。研究发现:(1)15种停留模式可覆盖约98%的手机用户,而且其一天不同的停留位置数量不超过4个;(2)15种停留模式手机用户在城市区域空间上的分布存在分异现象,严重受制于土地利用的空间分布;(3)城市不同区域停留次数的时段分异特征与该区域常住人口、人口密度,以及区域主要职能和性质存在较强的相关性。研究结论对理解城市手机用户行为模式的群体特征有积极的意义,对城市土地利用的科学决策和城市交通规划与预测有重要参考价值。     

从激光扫描数据中进行建筑物特征提取研究

提出了一套基于建筑物几何特征的信息挖掘方案,并具体介绍了研究中采用的一些原理、方法与实用算法,从而可以直接从激光扫描数据中提取建筑物的平面外轮廓信息。利用本方案对车载激光扫描系统获取的城市建筑物试验数据进行了具体的处理,并给出了三维建模和可视化表达结果。     

基于实景显著性的行人导航数据模型

提出了一种基于实景显著性的行人室内外一体化导航数据模型,以支持基于实景的行人导航路径规划和引导研究和应用.该模型能够综合室外步行环境、公共交通网络和室内建筑等3种行人导航环境,组织实景显著性对象、全景图和步行路网等拓扑关系.以3种典型环境区域进行了实验,验证了所提出的模型的可用性.