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城市热点区域的实时探测能够提高管理者对突发事件的响应能力。随着物联网、通信技术的发展,出租车运单的起讫信息实时上传至数据中心,形成了持续的上下客数据流。考虑到出租车具有全天候运营、全区域覆盖、数据时空分辨率高等特点,其上下客数据流可作为城市热点区域实时探测的有效信息源。目前,面向静态上下客数据集的热点区域探测方法不支持流式数据的处理,难以直接应用于实时的热点区域探测,而现有流式聚类算法难以同时满足低聚合成本、任意形状类簇识别、灵活扩展性等要求。面对以上挑战,本文基于分布式流计算技术,设计了适用于出租车上下客数据流的城市热点区域探测算法,基本思想为将上下客数据流映射至网格状监控单元,并以时间窗口为单位统计各监控单元热度,在此基础上进行热点单元的分布式识别,最终将热点单元汇聚为热点区域。为了避免分布式算法中聚合算子的性能瓶颈,本文进一步设计了由冗余分区、链接识别、修正规则构建、区域ID修正、区域生成等步骤组成的多阶段分布式区域合并算法。最后,本文基于分布式流计算框架Flink实现了上述算法,并使用武汉市出租车数据集、纽约市出租车上下客数据集模拟数据流开展实验,结果表明本算法可以高效挖掘城市... 相似文献
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一辆已行驶16万公里左右的本田飞度轿车,在行驶过程中转向偶尔出现发紧、沉重的现象。此现象出现有3天左右EPS故障灯常亮,电动助力失效。 相似文献
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城市商业服务设施吸引力的空间相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用武汉市出租车轨迹数据,根据服务设施的空间可达性,采用加权两步移动搜寻法计算服务设施的吸引力大小,并通过计算全局自相关指标分析服务设施吸引力在整体上的空间聚集特征,在此基础上分析服务设施吸引力的局部空间相关性。实验结果表明,武汉市服务设施吸引力整体上呈现显著的空间聚集特征,在商业繁华中心地带服务设施吸引力具有局部自相关性。 相似文献
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小城市居民出行行为时空动态及驱动机制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
相比于大城市,中小城市在新型城镇化中至关重要,具有独特的居民出行行为特征,但以往的研究并没有得到足够的关注。目前研究主要使用浮动车数据分析特大城市居民的出行行为,但考虑到小城市土地开发强度低、公共交通不发达、研究空间尺度精细等特点,这些研究方法不能完全适用于针对小城市的研究。因此,本文使用小城市出租车GPS轨迹数据识别上下客事件,沿道路生成随机样点采样得到了分时段的上下客密度,并对其时空动态进行描述和表达;筛选出显著影响上下客密度时空分布的9类设施,建立出租车上下客事件的地理加权回归模型;分析了小城市出租车上下客时空动态与各类城市设施的时空关系,发现在工作日与双休日和一天中不同时段中,不同城市设施对上下客事件的影响具有不同的分布规律及其驱动机制。研究结果可为小城市的城市规划和交通需求精细化管理提供参考。 相似文献