城市居民出行的空间集聚及多中心结构研究 ——基于东京都市圈出行数据分析

发布时间：2025-02-09 13:05

　　城市空间中群体出行模式的相关研究一直以来受到城市科学和交通管理等领域学者的关注,发现和理解城市居民出行的空间集聚模式和多中心性结构对帮助城市管理者解决城市交通拥堵、城市规划和控制传染病传播等相关问题具有重大意义。近几年来,基于空间位置信息的技术的广泛应用和传播,使得与人类出行相关数据的获取和分析变得便捷,为基于数据驱动的方法研究人类出行的模式提供了新的机遇。基于复杂网络理论和方法,本文通过对东京都市圈居民出行数据的挖掘,从宏观和微观层面对城市居民出行在空间上的群体模式展开研究:宏观层面侧重对城市居民出行的空间社区聚集模式的挖掘,量化了不同出行方式及其组合对城市居民出行空间社区结构的影响。微观层面侧重对城市居民出行的多中心结构的分析,提出了“出行枢纽度“指标揭示基于多样性出行的城市空间中心性特征,进一步识别对城市居民出行起到重要联通作用的枢纽中心。通过对城市居民出行的空间社区结构的研究,本文基于空间网格划分构建了城市居民出行网络以刻画城市空间下居民的出行,利用社区发现算法揭示了多样化出行方式下和单一出行方式下城市居民出行的空间社区结构,发现短距离出行方式(步行、骑行、公交汽车和汽车)下相对...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 相关研究综述
        1.3.1 人类出行规律的研究
        1.3.2 城市居民出行空间模式的研究
    1.4 研究思路和论文结构
2 研究区域和数据处理
    2.1 研究区域简介
    2.2 数据来源与处理
        2.2.1 数据来源与概况
        2.2.2 数据处理与出行记录的提取
    2.3 城市居民出行的多种方式
    2.4 城市居民出行网络构建
3 基于社区结构的城市居民出行集聚分析
    3.1 复杂网络社区结构及其相似性度量方法
    3.2 城市居民出行的社区结构特征
        3.2.1 多样化出行方式下城市居民出行的社区结构特征
        3.2.2 单一出行方式下城市居民出行的社区结构特征
    3.3 出行方式对城市居民出行社区结构的影响
    3.4 城市居民出行社区结构的聚合
    3.5 本章小结
4 城市居民出行的多中心结构分析
    4.1 城市居民出行的中心性及其度量
        4.1.1 出行中心性特征含义
        4.1.2 复杂网络节点中心性指标
        4.1.3 出行枢纽度指标
    4.2 出行枢纽度与城市居民出行的结构鲁棒性
    4.3 基于出行枢纽度的社区内和社区间出行的多中心识别
    4.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：4032276