道路网约束下的城市社区人群活动时空模式研究

发布时间：2020-07-04 05:31

【摘要】：城市作为一种区域性的集合了政治、经济、科技、文化等多内容的复杂动态综合性系统,极大地影响着人们的出行、工作、社交、娱乐等日常生活。城市化的快速发展和城市规模的不断扩大对城市交通系统和城市管理提出了前所未有的挑战。一方面,人们的日常活动被无处不在的传感器和广泛应用的功能系统时时刻刻进行着记录和存储,为我们提供了具有更新速度快、经济方便等优点的多源、异构、海量的时空标记数据。另一方面,人们的需求也在从基本的查询、搜索等,向期望获得更加人性化、个性化的位置服务转变。例如,在搜索到某大型购物中心位置的同时,人们更希望能够在顺利到达的基础上根据自己的喜好和习惯获得商场个性化的推荐服务。因此,如何通过这些时空数据,在更细节的粒度上实现人群活动模式的相关分析,揭示城市人群活动的时空规律和偏好,为人们的出行、交通管理、城市规划等提供依据,逐渐成为学术界关注的热点。然而,分析现有的与城市人群活动模式主题相关的研究,多是从道路网、人口密度、城市布局等单一的角度、在较大粒度上(通常是行政区划)进行人群活动模式分析,缺乏在更细节的层次上对不同因素之间的相互影响的研究。为此,本文从道路网角度出发,确定了基于海量轨迹点的城市多样性道路网提取、综合几何与拓扑结构特征的道路网整体匹配等研究内容,解决了道路网数据来源问题;从社区聚集特征角度出发,进行了基于多源POI的社区聚集特征提取、社区粒度上的人群移动时空特性两方面的研究;最后分析了道路运行状态和社区人群移动之间的相互影响。具体的包括以下几方面内容:(1)覆盖范围广、准确度高的多样性城市道路网是分析道路网状态和人群移动时空模式间相互影响的基础。针对轨迹点的多噪声、数据稀疏又海量、分布不均匀等时空特征,分析了现有的使用轨迹点的道路提取方法存在的几何精度低、错误的拓扑连接、道路网特征简化等问题。充分利用中位数的抗噪声、抗离群点的特性,结合主成分分析、反距离加权平滑、核密度估计等内容,提出了一种基于海量轨迹点中位数的线性聚类的道路网提取算法。该算法直接对海量散乱的GPS轨迹点进行计算,能够降低海量轨迹点的多噪声、不均匀分布对道路提取效率的影响,对具有较弱线性度量的特征点使用核密度估计提取交叉或转弯区域的路段以保持具有多样性特征道路网的拓扑连通性,为人群移动模式分析奠定了道路网数据基础。(2)不同道路网间的匹配是为人群移动模式分析提供高质量、不同细节层次、不同覆盖范围的道路数据的关键环节。在介绍道路段匹配、道路网整体匹配相关概念的基础上,总结了道路网数据在几何(距离、形状、长短、方向)和拓扑方面存在的差异。针对这些差异性在道路网整体匹配过程中产生的平移、旋转、缩放、错切等问题,引入图论及图匹配的相关概念和方法,提出了一种基于邻域图和C4.5的道路网整体匹配算法。该算法使用邻域图结构对道路的拓扑特征进行度量,在考虑道路自身几何差异性的同时考虑拓扑邻接道路的差异性;并使用C4.5的决策树方法构造训练模型对道路进行匹配预测。实验结果表明,本文的算法能够很好的表达道路的拓扑结构且可以解决匹配方向性问题,取得了较好的匹配精度和效率,从而为城市人群活动时空模式分析提供整个实验区内现势性较强、准确度高、完整的道路网数据。(3)传统地通过社区调查获取社区特征数据的方式不仅耗费大量人力物力,且很难获取能全面反应社区特征的海量样本。本文提出使用多源POI的方法来获取全面、海量的社区特征数据,为了剔除多源POI中大量重复的相同实体、降低重复度,提出了一种基于熵权和语义理解的多源POI去重算法,去重实验表明该去重算法具有优于现有方法的去重准确率和召回率。社区聚集特征提取实验结果显示不同行政区中各类型社区分布呈现较大的差异,而这种差异在很大程度上反映了行政区在城市运行中承担的主要功能、商业、人口聚集等的不同。这表明,采用合适、高效的去重算法,利用多源POI数据进行社区聚集特征分析、城市功能区划分、商圈发现等是可行、有效的。(4)对道路网运行状态的时空特性进行分析,可以发现三类不同的道路运行状态,且城市不同区域的同一运行状态特征曲线具有较明显的差异;对社区人群移动时空特性的分析表明,人群移动距离、主要驱动力以及变化趋势等内容都有着随时间变化的差异性表现,例如,在6:00-10:00、18:00-24:00时段内,人群移动在中心城区和非中心城区之间表现出较强的方向性,此时以具有较长距离的人口移动为主,在10:00-12:00和16:00-18:00之间人口移动则主要发生在各行政区内部,以具有较小出行半径、较短距离的移动为主;而通过结合道路网运行状态和社区人群活动时空特性的分析结果表明,不同区域的不同道路运行状态一定程度上受道路周边社区聚集特征的影响,且不同区域的拥堵型、过渡型道路有着各不相同(交通管制、分流、设置潮汐车道、发布交通预报、优化商业布局)的最优的预防和缓解拥堵的措施。例如,对于过渡区域的过渡型道路可以通过设置潮汐车道缓解早、晚高峰的拥堵,然而对中心城区的过渡型道路设置潮汐车道可能会加重早晚高峰的拥堵。
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P208
【图文】：

时间序列,社交,人类行为,人口密度

图１－２武汉市人口密度分布时间序列图（Ｌｉ邋ｅｔ邋ａｌ．，２０１５）逡逑作为一种新型的城市传感器，社交网络（Ｔｗｉｔｔｅｒ、新浪微博、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅ、陌逡逑陌、大众点评等）涉及到城市中社会、经济、地理、人口和人类行为等方方面面逡逑的内容，人们通过社交网络以签到的形式发表关于特定时间下特定位置的新闻、逡逑评论、见解等内容，也因此被称为签到数据（Ｌｉｕ邋ｅｔａｌ．，２０１３ｂ）。这些签到数据在逡逑携带空间位置信息的同时也带有时间、活动行为等信息，相比于其他位置数据更逡逑容易获取和方便使用、更新频率也更快。因此，社交网络也成为了解释社会和城逡逑市人群活动行为、规律等内容的重要数据源。（Ｓｃｅｌｌａｔｏｅｔａｌ．，邋２０１１）基于大规模的逡逑签到数据分析了社交网用户的社会空间属性，并指出了在空间交互距离（城市间、逡逑城市内）的差异上导致的社会空间行为异质性。在城市间人群移动分析方面，逡逑（Ｐｒｅｏｔｉｕｃ－Ｐｉｅｔｒｏ邋ａｎｄ邋Ｃｏｈｎ，邋２０１３）通过社交网络调查用户的出行意愿，在多时间尺逡逑度上分析了人类移动行为模式、波动性与城市类型之间的关系。作为里程碑式的逡逑研宄，（Ｓｉｍｉｎｉ邋Ｆ，邋２０１２）在《Ｎａｔｕｒｅ》上提出了一种无参数的ＲＭ模型来研究城市逡逑间的人口流动行为，相对于传统的城市间人群活动ＧＭ模型（需要城市指数、距逡逑－１１邋－逡逑

社区人群,时空分析,组织结构图,道路网

供建议与参考。逡逑１．４本文的组织结构逡逑本文的组织结构如图１－３所示，共分六个章节：逡逑第一章是绪论。介绍了研宄的背景与意义，从城市道路网的获取、社区聚集逡逑特征提取、城市人群活动模式等方面对国内外的相关理论与模型了进行了系统性逡逑地概括和综述，分析了现有研宄的不足，确定了城市道路网提取、匹配、社区聚逡逑集特征提取、道路网与社区聚集特征的关联分析等研宄内容。＇逡逑第二章是基于海量轨迹点的城市多样性道路网提取。在对海量轨迹点的时空逡逑特征描述的基础上分析了现有道路网提取方法存在的几何精度低、错误的拓扑连逡逑接、道路网特征简化等问题，介绍了中位数、主成分分析、反距离加权平滑、核逡逑密度估计等内容，并提出了基于海量轨迹点中位数的线性聚类的道路网提取算法，逡逑进行了提取实验和讨论，为道路网的匹配提供数据基础。逡逑第三章是综合几何与拓扑结构特征的道路网整体匹配。介绍了道路网整体匹逡逑配的概念及存在的问题，对道路网数据在几何、拓扑差异分析的基础上，引入了逡逑邻域图的拓扑结构特征度量方法，克服了现有拓扑特征度量的局限和不足，详细逡逑描述了基于邻域图和Ｃ４．５算法的道路网整体匹配算法

【参考文献】